[发明专利]一种模拟用户行为的屏幕触控检测方法及系统

权利要求书

1.一种模拟用户行为的屏幕触控检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

对用户单手指滑动和用户击键时的个性化数据进行采集，其中，采集的数据包括屏幕的滑动数据、用户打字时的击键数据和用户在滑动操作时与击键动作时的加速度计、陀螺仪、方向计和磁力计在X、Y、Z三条轴上的采样数据序列；

对原始数据进行预处理，包括无用数据过流、连续击键行为的分割、运动传感器序列的截取和缺失值处理；

提取动态滑动模态、击键模态和手机运动模态的特征，并将滑动模态特征矢量与运动模态特征矢量连接为滑动融合矢量，将击键模态的特征矢量与运动模态的特征矢量连接为击键融合矢量；

对数据集中用户滑动屏幕时的运动传感器数据进行预处理和特征提取，将运动模态特征向量集作为训练集，使用姿态感知算法训练用户单指滑动屏幕时识别用户姿态的多分类器得到屏幕触控的检测结果。

2.根据权利要求1所述的模拟用户行为的屏幕触控检测方法，其特征在于，对用户单手指滑动和用户击键时的个性化数据进行采集得到图像数据，包括：

将采集到的手机屏幕图像进行图像定位，通过仿射变换实现图像的校正和目标区域的裁剪；

采用剪切变换将图像分解成低频和高频两部分，构造0°、45°、90°和135°四种方向的原始形状对低频部分进行灰度闭运算操作，对高频部分进行N×M中值滤波去噪处理，再通过剪切逆变换生成增强图像；

将模板图像进行去噪处理，并对去噪后的模板图像进行模板处理和保持图像细节的原型，获取包含缺陷信息的像素集合的残差图像；

对图像进行分割、执行连通性分析并将缺陷像素连接，执行形态学处理对图像信息进行裁剪和填充，以对缺陷特征进行计算测量，获取缺陷的形态参数得到需要的缺陷特征信息。

3.根据权利要求2所述的模拟用户行为的屏幕触控检测方法，其特征在于，将采集到的手机屏幕图像进行图像定位，通过仿射变换实现图像的校正和目标区域的裁剪，包括：创建一个目的像素并设置其坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u，j+v)，其中i、j均为浮点坐标的整数部分，u、v为浮点坐标的小树部分，取值[0,1)区间的浮点数，该像素的值f(i+u,j+v)表示为：

f(i+u,j+v)＝(1-u)(1-v)f(i,j)+(1-u)vf(i,j+1)+u(1-v)f(i+1,j)+uvf(i+1,j+1)

其中f(i,j)为原图像在(i,j)处的像素值，(i+u,j+v)是目标像素点的坐标，双线性插值为仿射变换过程中的算法，该算法的功能是实现图像缩放。

4.根据权利要求2所述的模拟用户行为的屏幕触控检测方法，其特征在于，将模板图像进行去噪处理，并对去噪后的模板图像进行模板处理和保持图像细节的原型，包括：

设置训练参数和旋转图像训练模式，获取用于训练特征的图像，设置训练区域和特征原点；

训练选定的图像特征，输入模型训练和输出图像，并对训练特征进行评估，模型训练成功后根据模板对采集图像进行模板匹配，将含有位姿信息的训练模型为基准坐标系，其输入的图像转换为新坐标系下的图像，实现图像的定位，若模型训练不成功，则重新选择图像进行训练。

5.根据权利要求4所述的模拟用户行为的屏幕触控检测方法，其特征在于，还包括：

当每一个匿名用户使用多维轨迹集E_test去匹配训练集时，选择n个用户并记录匹配度M₁、M₂......M_n，计算所选用户匹配度的方差E，其表达式为：若E较大表示对应的用户在识别中具有高度的区分性以确定识别结果，若E＜λ(0＜λ＜1)，则M₁、M₂......M_n之间的差值较小，表示匿名用户匹配到的结果具有相似性，通过多维轨迹集E_i中的F_i参数进行补偿匹配，补偿匹配的表达式为：采用余弦相似度对比匿名用户的F_test和训练集中的F_train，选择匹配度最高的用户作为匹配的最终结果。