(57)【要約】  タッチパネルから受け取ったデータからタッチ位置を判定するためのシステムおよび方法が開示される。1つの実装形態では、タッチ入力信号を処理するための装置は、並列処理のために構成可能なプロセッサと、タッチデバイスと、プロセッサに動作可能に接続され、プロセッサ命令を記憶するように構成されたメモリとを含む。プロセッサ命令は、プロセッサを使用して、タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取り、複数のデータ点から質量中心推定値を判定し、質量中心の探索半径推定値を判定し、質量中心推定値および探索半径に基づいて最適なタッチ点位置を判定するようにプロセッサを構成し得る。
2017511930.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タッチ入力信号を処理するための装置であって、
プロセッサと、
タッチ入力を受け取るように構成されるタッチデバイスと、
前記プロセッサに動作可能に接続され、
前記タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取り、
前記複数のデータ点から質量中心推定値を判定し、
質量中心の探索半径推定値を判定し、
複数の最尤推定モデルの各々について、
前記複数の最尤推定モデルのうちの1つの最尤推定モデルを使用して、前記質量中心推定値および前記探索半径に基づいて、タッチ位置推定値を判定し、
前記最尤推定モデルを使用して判定されたタッチ位置の誤差を計算し、
前記計算された誤差に基づいて前記複数の最尤推定モデルからタッチ位置推定値を選択し、
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定する
ように前記プロセッサを構成するプロセッサ命令を記憶するように構成されたメモリと
を備える、装置。
【請求項２】
前記プロセッサが、
加重サンプル推定値を使用して形成された推定共分散行列を有するガウシアンモデルに基づいて、適応型最尤推定モデルを構築し、
前記適応型最尤推定モデルについての誤差を判定し、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差を、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差と比較し、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差が、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差よりも小さい場合、前記複数の最尤推定モデルの中の前記適応型最尤推定モデルを記憶する
ようにさらに構成される、請求項1に記載の装置。
【請求項３】
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定することが、
閾値に対して前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差を比較し、
前記誤差が前記閾値よりも下である場合、前記選択されたタッチ位置を前記最適なタッチ点位置として使用し、
前記誤差が前記閾値よりも下でない場合、タッチ点の重心推定値に基づいて前記最適なタッチ点位置を判定する
ことを含む、請求項1に記載の装置。
【請求項４】
前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定することに基づいて前記探索半径を判定するように、前記プロセッサ命令が前記プロセッサをさらに構成する、請求項1に記載の装置。
【請求項５】
タッチスクリーンの信号対雑音比を使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するように、前記プロセッサ命令が前記プロセッサをさらに構成する、請求項4に記載の装置。
【請求項６】
タッチスクリーンのエイリアシング推定値を使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するように、前記プロセッサ命令が前記プロセッサをさらに構成する、請求項4に記載の装置。
【請求項７】
タッチスクリーンのエッジへの距離のデータを使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するように、前記プロセッサ命令が前記プロセッサをさらに構成する、請求項4に記載の装置。
【請求項８】
タッチスクリーンの信号対雑音比、前記タッチスクリーンのエイリアシング推定値、および前記タッチスクリーンのエッジへの距離のデータに基づいて前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するように、前記プロセッサ命令が前記プロセッサをさらに構成する、請求項4に記載の装置。
【請求項９】
前記質量中心推定値を判定する前に、前記受け取った複数のデータ点をダウンサンプリングするように、前記プロセッサ命令が前記プロセッサをさらに構成する、請求項8に記載の装置。
【請求項１０】
タッチ入力信号を処理する方法であって、
タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取るステップと、
前記複数のデータ点から質量中心推定値を判定するステップと、
質量中心の探索半径推定値を判定するステップと
複数の最尤推定モデルの各々について、
前記複数の最尤推定モデルのうちの1つの最尤推定モデルを使用して、前記質量中心推定値および前記探索半径に基づいて、タッチ位置推定値を判定するステップと、
前記最尤推定モデルを使用して判定されたタッチ位置の誤差を計算するステップと、
前記計算された誤差に基づいて前記複数の最尤推定モデルからタッチ位置推定値を選択するステップと、
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定するステップと
を含む、方法。
【請求項１１】
加重サンプル推定値を使用して形成された推定共分散行列を有するガウシアンモデルに基づいて、適応型最尤推定モデルを構築するステップと、
前記適応型最尤推定モデルについての誤差を判定するステップと、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差を、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差と比較するステップと、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差が、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差よりも小さい場合、前記複数の最尤推定モデルの中の前記適応型最尤推定モデルを記憶するステップと
をさらに含む、請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定するステップが、
閾値に対して前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差を比較するステップと、
前記誤差が前記閾値よりも下である場合、前記選択されたタッチ位置を前記最適なタッチ点位置として使用するステップと、
前記誤差が前記閾値よりも下でない場合、タッチ点の重心推定値に基づいて前記最適なタッチ点位置を判定するステップと
を含む、請求項10に記載の方法。
【請求項１３】
前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定することに基づいて前記探索半径を判定するステップをさらに含む、請求項10に記載の方法。
【請求項１４】
タッチスクリーンの信号対雑音比を使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項13に記載の方法。
【請求項１５】
タッチスクリーンのエイリアシング推定値を使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項13に記載の方法。
【請求項１６】
タッチスクリーンのエッジへの距離のデータを使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項13に記載の方法。
【請求項１７】
タッチスクリーンの信号対雑音比、前記タッチスクリーンのエイリアシング推定値、および前記タッチスクリーンのエッジへの距離のデータに基づいて前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項13に記載の方法。
【請求項１８】
前記質量中心推定値を判定するステップの前に、前記受け取った複数のデータ点をダウンサンプリングするステップをさらに含む、請求項17に記載の方法。
【請求項１９】
タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取るステップと、
前記複数のデータ点から質量中心推定値を判定するステップと、
質量中心の探索半径推定値を判定するステップと、
複数の最尤推定モデルの各々について、
前記複数の最尤推定モデルのうちの1つの最尤推定モデルを使用して、前記質量中心推定値および前記探索半径に基づいて、タッチ位置推定値を判定するステップと、
前記最尤推定モデルを使用して判定されたタッチ位置の誤差を計算するステップと、
前記計算された誤差に基づいて前記複数の最尤推定モデルからタッチ位置推定値を選択するステップと、
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定するステップと
を含む方法を処理回路に実施させる命令が記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
加重サンプル推定値を使用して形成された推定共分散行列を有するガウシアンモデルに基づいて、適応型最尤推定モデルを構築するステップと、
前記適応型最尤推定モデルについての誤差を判定するステップと、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差を、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差と比較するステップと、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差が、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差よりも小さい場合、前記複数の最尤推定モデルの中の前記適応型最尤推定モデルを記憶するステップと
をさらに含む、請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２１】
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定するステップが、
閾値に対して前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差を比較するステップと、
前記誤差が前記閾値よりも下である場合、前記選択されたタッチ位置を前記最適なタッチ点位置として使用するステップと、
前記誤差が前記閾値よりも下でない場合、タッチ点の重心推定値に基づいて前記最適なタッチ点位置を判定するステップと
を含む、請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２２】
前記方法が、前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定することに基づいて前記探索半径を判定するステップをさらに含む、請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２３】
前記方法が、タッチスクリーンの信号対雑音比を使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項22に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２４】
前記方法が、タッチスクリーンのエイリアシング推定値を使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項22に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２５】
前記方法が、タッチスクリーンのエッジへの距離のデータを使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項22に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２６】
前記方法が、タッチスクリーンの信号対雑音比、前記タッチスクリーンのエイリアシング推定値、および前記タッチスクリーンのエッジへの距離のデータに基づいて前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項22に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２７】
前記方法が、前記質量中心推定値を判定するステップの前に、前記受け取った複数のデータ点をダウンサンプリングするステップをさらに含む、請求項22に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２８】
タッチ入力信号を処理するための装置であって、
タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取るための手段と、
前記複数のデータ点から質量中心推定値を判定するための手段と、
質量中心の探索半径推定値を判定するための手段と、
複数の最尤推定モデルの各々について、
前記複数の最尤推定モデルのうちの1つの最尤推定モデルを使用して、前記質量中心推定値および前記探索半径に基づいて、タッチ位置推定値を判定するための手段と、
前記最尤推定モデルを使用して判定されたタッチ位置の誤差を計算するための手段と、
前記計算された誤差に基づいて前記複数の最尤推定モデルからタッチ位置推定値を選択するための手段と、
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定するための手段と
を備える、装置。
【請求項２９】
加重サンプル推定値を使用して形成された推定共分散行列を有するガウシアンモデルに基づいて、適応型最尤推定モデルを構築するための手段と、
前記適応型最尤推定モデルについての誤差を判定するための手段と、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差を、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差と比較するための手段と、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差が、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差よりも小さい場合、前記複数の最尤推定モデルの中の前記適応型最尤推定モデルを記憶するための手段と
をさらに備える、請求項28に記載の装置。
【請求項３０】
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定するための手段が、
閾値に対して前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差を比較するための手段と、
前記誤差が前記閾値よりも下である場合、前記選択されたタッチ位置を前記最適なタッチ点位置として使用するための手段と、
前記誤差が前記閾値よりも下でない場合、タッチ点の重心推定値に基づいて前記最適なタッチ点位置を判定するための手段と
を備える、請求項28に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本明細書で開示されるシステムおよび方法は、タッチ処理を対象とし、より詳細には、粗なおよび微細なオブジェクトのタッチ処理を対象とする。
【背景技術】
【０００２】
タッチ位置推定では、いくつかのタッチアルゴリズムは、静電容量方式パネル測定値を2次元(2D)タッチ「プローブ」の質点として扱い、タッチするプローブの位置を見つけるために、質量中心(重心)推定を適用する。形状推定では、いくつかのプロセスは、静電容量方式タッチパネル測定値をピクセル値として扱う。質量中心計算は、準最適であり、エイリアシングを受ける可能性があり、このエイリアシングは、バイアスおよび大きいジッタを引き起こす可能性がある。形状の正確さに関して、低いピクセル密度は、正確な形状パラメータ、たとえば回転の角度および面積を入手することを、不可能ではないとしても非常に困難にする。したがって、タッチ処理における改善および最適化が望まれる。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本開示のシステム、方法、およびデバイスのそれぞれは、複数の革新的態様を有し、そのうちのどの単独の1つもが、本明細書で開示される所望の属性の責任を単独では負わない。
【０００４】
1つの革新は、タッチ入力信号を処理するための装置を含み、装置は、少なくとも1つのプロセッサと、プロセッサと通信するタッチデバイスと、プロセッサに動作可能に接続され、プロセッサ命令を記憶するように構成されるメモリ構成要素(本明細書では、参照しやすいように「メモリ」とも呼ばれる)とを含む。少なくとも1つのプロセッサは、並列処理のために構成可能である。プロセッサ命令は、並列処理構成でプロセッサを使用して、タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取り、複数のデータ点から質量中心(重心)推定値を判定し、質量中心の探索半径推定値を判定し、質量中心推定値および探索半径に基づいて最適なタッチ点位置を判定するようにプロセッサを構成する。
【０００５】
別の革新は、タッチ入力信号を処理するための装置であって、並列処理のために構成可能な少なくとも1つのプロセッサと、タッチデバイスと、プロセッサに動作可能に接続され、並列処理構成でプロセッサを使用して、タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取り、複数のデータ点をダウンサンプリングし、複数のデータ点から粗オブジェクトについての質量中心推定値を判定し、ダウンサンプリングされた複数のデータ点から粗オブジェクトを除去して粗オブジェクト推定値を出力し、複数のデータ点および粗オブジェクトが除去されたダウンサンプリングされた複数のデータ点を使用して微細オブジェクトを検出して微細オブジェクト出力を作り、微細オブジェクト出力およびタッチパネルの要求された領域から受け取られる高分解能データに基づいて最適微細オブジェクト推定値を出力するようにプロセッサを構成するプロセッサ命令を記憶するように構成されたメモリとを含む装置を含む。
【０００６】
1つの革新は、タッチ入力信号を処理する方法であって、方法は、並列処理構成でプロセッサを使用して、タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取るステップと、複数のデータ点から質量中心推定値を判定するステップと、質量中心の探索半径推定値を判定するステップと、質量中心推定値および探索半径に基づいて最適なタッチ点位置を判定するステップとを含む。
【０００７】
別の革新は、タッチ入力信号を処理する方法であって、並列処理構成でプロセッサを使用して、タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取るステップと、複数のデータ点をダウンサンプリングするステップと、複数のデータ点から粗オブジェクトについての質量中心推定値を判定するステップと、ダウンサンプリングされた複数のデータ点から粗オブジェクトを除去し、粗オブジェクト推定値を出力するステップと、複数のデータ点および粗オブジェクトが除去されたダウンサンプリングされた複数のデータ点を使用して微細オブジェクトを検出し、微細オブジェクト出力を作るステップと、微細オブジェクト出力およびタッチパネルの要求された領域から受け取られる高分解能データに基づいて最適微細オブジェクト推定値を出力するステップとを含む方法を含む。
【０００８】
別の革新は、並列処理構成でプロセッサを使用して、タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取るステップと、複数のデータ点から質量中心推定値を判定するステップと、質量中心の探索半径推定値を判定するステップと、質量中心推定値および探索半径に基づいて最適なタッチ点位置を判定するステップとを含む方法を処理回路に実施させる命令が記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。
【０００９】
別の革新は、並列処理構成でプロセッサを使用して、タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取るステップと、複数のデータ点をダウンサンプリングするステップと、複数のデータ点から粗オブジェクトについての質量中心推定値を判定するステップと、ダウンサンプリングされた複数のデータ点から粗オブジェクトを除去し、粗オブジェクト推定値を出力するステップと、複数のデータ点および粗オブジェクトが除去されたダウンサンプリングされた複数のデータ点を使用して微細オブジェクトを検出し、微細オブジェクト出力を作るステップと、微細オブジェクト出力およびタッチパネルの要求された領域から受け取られる高分解能データに基づいて最適微細オブジェクト推定値を出力するステップとを含む方法を処理回路に実施させる命令が記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。
【００１０】
別の革新は、タッチ入力信号を処理するための装置であって、並列処理構成でプロセッサを使用して、タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取るための手段と、複数のデータ点から質量中心推定値を判定するための手段と、質量中心の探索半径推定値を判定するための手段と、質量中心推定値および探索半径に基づいて最適なタッチ点位置を判定するための手段とを含む装置を含む。
【００１１】
開示される態様は、以下で、開示される態様を限定するのではなく例示するために提供される添付図面および付録に関連して説明され、添付図面では、同様の符号が、同様の要素を表す。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】たとえばホストベースの並列コンピューティングシステム上の、最適タッチ推定システムの例の実装形態を示す概略図である。
【図２】測定に対して核関数、この例ではk(x)=(2π)-1/2e-x**2を課す、位置x0=0での「プローブ」タッチの例を示すグラフである。
【図３】W=1.0かつSNR=25.0dbである、タッチの真の位置の関数としてタッチセンサ上のタッチの推定位置を示すグラフの例である。
【図４】SNRが25dbから10dbに下げられたことを除いて図3と同一の条件を有する、タッチの真の位置の関数としてタッチセンサ上のタッチの推定位置を示すグラフの例である。
【図５】W=1.0かつSNR=25.0dbである、タッチの真の位置の関数としてタッチセンサ上のタッチの推定位置を示すグラフの別の例である。
【図６】核の幅(Wパラメータ)が0.25に減らされ、W=1.0かつSNR=25.0dbである、タッチの真の位置の関数としてタッチセンサ上のタッチの推定位置を示すグラフの別の例である。
【図７】タッチパネル信号入力から最適なタッチ出力を判定するように構成されたシステムの実装形態を示すブロック図である。
【図８】タッチパネル入力が、まずダウンサンプリングされ、「粗オブジェクト」に関する従来の質量中心推定値を使用して処理されるときに、全体的な計算の減少が達成される、タッチパネル信号入力から最適なタッチ出力を判定するように構成されたシステムの別の実装形態を示すブロック図である。
【図９】より高い分解能のタッチ入力を取り出すために、アナログフロントエンド(AFE)APIを有するタッチパネルAFEにおいて入力がダウンサンプリングされ得る、タッチパネル信号入力から最適なタッチ出力を判定するように構成されたシステムの別の実装形態を示すブロック図である。
【図１０】タッチパネル信号入力から最適なタッチ出力を判定し、粗オブジェクト最終推定値および微細オブジェクト最終推定値を作るように構成されたシステムの別の実装形態を示すブロック図である。
【図１１】本開示の態様に基づいて最適なタッチ点位置を判定する例示的な方法を示す図である。
【図１２】タッチセンサに動作可能に結合されたプロセッサを含む構成要素の組を有するデバイスを示す高レベルブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
最適化されたタッチ検出プロセスは、従来の感知アルゴリズムよりもはるかによい性能を有することができる。最適化されたタッチ検出プロセスの結果は、より高い正確さ、バイアスのないオフエッジ推定値、より少ないバイアス、より少ないジッタ、およびより正確な形状推定を含むことができる。しかしながら、これらの「最適化された」プロセスの多くは、従来のタッチコントローラマイクロプロセッサによる実装に適しているのではなく、その代わりに、ホストベースのタッチ処理システムに理想的に適する。本明細書で説明される実施形態は、最適化された信号処理技法を使用して現在のタッチコントローラプロセスを置換し、タッチパネル上でのより良好なタッチ検出を作ることができる。さらに、そのような技法は、現在のタッチパネルホスティングデバイス上で節電を提供することもできる。
【００１４】
タッチ位置推定に関して、従来のタッチアルゴリズムは、静電容量方式パネル測定値を2次元(2D)タッチプローブの質点として扱い、接触する「プローブ」のバランスをとるために仮説の支点を配置することができる位置を見つけるために質量中心推定を適用する。従来のアルゴリズムの第2のビューは、「重心」すなわち重心位置の周囲の点のクラスタのビューである。形状推定に関して、従来のアルゴリズムは、静電容量方式タッチパネル測定値をデジタルカメラ内のピクセル値として扱い、ピクセルは、通常、多数のタッチパネルに関して4mm離れて配置される。質量中心計算または重心計算は、準最適であり、エイリアシングを受け、このエイリアシングは、バイアスおよび大きいジッタを引き起こす。さらに、形状の正確さに関して、低いピクセル密度(4mm)は、回転の角度およびタッチの面積など、正確な形状パラメータを入手することをほぼ不可能にする。
【００１５】
本明細書で説明される実施形態の性能の利点は、高められたタッチの正確さ、改善されたタッチストローク直線性、減らされたジッタ(推定値の分散)、減らされたバイアス、および形状特徴推定の改善された正確さを含む。いくつかの実装形態の利点は、減らされた電力消費と、セル電話機およびタブレットなどの現在のタッチパネルホスティングデバイス上で見られる並列処理に関するより高い適合性とを含むことができる。並列プロセッサの例は、NEONアレイプロセッサ、DSP、およびOpenCL対応グラフィックスエンジンを含む。いくつかの実装形態において、少なくとも2つのプロセッサまたは処理コアが、並列プロセッサとして操作され得る。いくつかの実装形態において、本明細書で説明されるある種の技法は、並列処理(たとえば、より高速の処理)用に構成されたプロセッサ上で有利に操作される。
【００１６】
図1は、たとえばホストベースの並列コンピューティングシステム上の、最適タッチ推定システムの例の実装形態を示す概略図100である。図1内および図7から図10内に示された様々な機能ブロックは、ある種の機能性を実施する構成要素またはモジュールを表し、たとえば、これらは、タッチ位置推定処理を判定するためにある種の方法を実施するためにプロセッサを構成しまたは動作させる命令を含むことができる。そのようなシステムは、実証された改善された性能を有する新しいタッチセンサ処理アルゴリズムを含むことができる。このシステムは、アレイプロセッサ(Neonなど)、DSP、ならびにOpenCLおよびCUDAをサポートするグラフィックスエンジンを含む、今日のタッチホスト上で使用可能な並列処理を使用して改善されたアルゴリズムを実装する新しい形を提供する。
【００１７】
図1内に示されているように、このシステムは、ユーザのタッチパネル入力105を受け取る。タッチパネル入力105は、複数のデータ点を含むことができる。このシステムは、複数のデータ点をダウンサンプリングし(110)、これらを、粗オブジェクトの質量中心推定値115を判定し、粗オブジェクト最終推定値120を提供する構成要素に供給するように構成された構成要素を含むことができる。図1内に示されたシステム内で、複数のデータ点(タッチパネル入力105)は、微細オブジェクト検出構成要素にも供給され、この微細オブジェクト検出構成要素は、粗オブジェクトが除去された(125)(たとえば、粗オブジェクトの質量中心推定値115構成要素によって)ダウンサンプリングされたデータの入力をも受け取り、微細オブジェクト検出130を実施するのにそのような入力を使用する。マルチプロセッサ135は、微細オブジェクト検出構成要素から情報を受け取り、図示されているように最適微細オブジェクト推定値140を提供する。
【００１８】
本明細書で説明される実施形態の一部は、タッチプローブがタッチパネルのエッジから離れて移動するときであっても、推定される重心がバイアスを有しないという特性を有することができる。また、いくつかの実施形態は、送出方向または受取方向のいずれかで偶数個ではなく奇数個のタッチセンサを有することによって区別され得る。たとえば、いくつかのタッチセンサは、均等に4mm±1mm離されたN個のフィンガセンサ(送出方向または受取方向のいずれかで)があるように配置され得る。次いで、M個のセンサが、N個のフィンガセンサの各々の間に挿入される場合に、合計N+M*(N-1)個のセンサが存在し得る。したがって、これは、NまたはMのうちの少なくとも1つが奇数である限り、奇数個の全センサをもたらすことができる。
【００１９】
以下は、本発明の実施形態が対処することのできる問題の例である。パネル表面は、その表面上の多数の点において2次元(2D)静電容量を測定することができる。したがって、パネル表面上の位置(x0+y0)にある高静電容量タッチプローブは、表面の静電容量測定値に対して2D核関数を課すことができる。そのようなタッチプローブの測定値を、式1によって表すことができる。
c(x, y)=k(x-x0, y-y0)+n    式1
ここで、c(x,y)は、タッチプローブの測定値であり、k(x,y)は、静電容量表面上のタッチプローブを表す核関数であり、x0は、タッチの位置であり、nは、雑音項である。単純さのために、一般性を失うことなく、我々は、1次元(1D)の場合だけを考慮することによって、この式を単純化することができる。1次元の場合に、式1は、
c(x)=k(x-x0)+n    式2
になる。
【００２０】
図2は、測定に対して核関数を課す、位置x0=0での「プローブ」タッチの例を示すグラフであり、この例では、核関数は
【００２１】
【数１】
2017511930.tif 000003
【００２２】
である。タッチ処理が対処しようとする問題は、測定値C={c(xi), i=0…N}に基づいてタッチ位置x0をどのように推定するかである。
【００２３】
従来のタッチ処理のいくつかの問題
従来のタッチ処理は、核関数をタッチプローブの「質量」とみなし、質量中心式、別名「重心」推定値
【００２４】
【数２】
2017511930.tif 000004
【００２５】
を使用することによってx0を推定する。
【００２６】
従来のタッチ処理アルゴリズムの別のビューは、K平均アルゴリズムの「重心」であることである。しかしながら、このビューは、上で式3において示されたものと同一の式をやはりもたらす。
【００２７】
c(f)が、観察値のフーリエ変換である場合に、
【００２８】
【数３】
2017511930.tif 000005
【００２９】
であり、ここで、Constは、定数項であり、C'(f)は、観察関数のフーリエ変換の導関数である。
【００３０】
従来のタッチ処理の3つの主要な制限は、下でさらに説明される、(1)準最適判定、(2)エイリアシング、および(3)低い処理能力を含む。この3つの制限のすべてが、本明細書で説明され、図示されるシステムおよび方法によって対処され、実質的に最小化され得る。
【００３１】
準最適判定:核関数は、静電容量測定値または逆静電容量(inverse capacitance)測定値であって、質量測定値でもK平均重心でもない。したがって、式3の仮定は、不正である。具体的には、大きいオブジェクトに関して、中央部分は、オブジェクトの背後の質量にかかわりなく、無限平板静電容量の値にすばやく達する。したがって、たとえば、ユーザからのタッチが、いくつかのセンサをアクティブ化することができる。しかしながら、タッチの中央にあるセンサが、エッジにあるセンサよりも強く(より大きい力で)押されている間に、多数のセンサ(中央のセンサだけではなく)が、その最大静電容量に達する可能性がある。したがって、質量中心推定値は、ほとんどまたはすべてのセンサがその最大静電容量に達している可能性があるので、質量の中心を最適に判定するのに十分な情報を有しない可能性がある。
【００３２】
エイリアシング:式4からわかるように、エイリアシングは、フーリエ変換がf=0で失敗する場合に発生する。このエイリアシングは、x領域でのサンプリングがナイキスト周波数未満である場合に発生する。多くの信号処理用途では、サンプリングは、少なくとも2*Nyquistほど頻繁に発生しなければならない(ナイキスト周波数の半分でのサンプリング)。というのは、この周波数が、f=0成分だけではなく、スペクトルのすべての部分でのエイリアシングを防ぐために要求される可能性があるからである。しかしながら、より高いフルナイキスト周波数でのサンプリングでさえ、従来のタッチ処理においてはエイリアシングをもたらす可能性がある。
【００３３】
低い処理能力:従来のタッチ処理は、通常、低電力マイクロプロセッサ内で実装される。そのような低電力マイクロプロセッサは、式3の質量中心式など、より単純な式が可能である可能性がある。しかしながら、たとえば核関数に対する整合2Dフィルタリングを必要とする、タッチ処理に関するより良好な方法が開発される場合に、これらのマイクロプロセッサは、改善されたアルゴリズムを処理する計算能力を有しない可能性があり、良好な電力効率でアルゴリズムを実装できない可能性がある。
【００３４】
最尤タッチ処理の議論
モンテカルロシミュレーションが、最尤推定を研究するのに使用され得る。以下のモンテカルロシミュレーションの意図に関して、式2において、1D空間内の核関数が、式5に示されたwの幅係数を有するガウシアンであると仮定する。
【００３５】
【数４】
2017511930.tif 000006
【００３６】
さらに、nが、式6に示された分散を有する独立同一分布(IID)ガウシアンであると仮定する。
c(xi)=k(xi)+N(0,σ2)    式6
【００３７】
このモンテカルロシミュレーションに関して、1次元タッチパネルが、x=-2、-1、0、1、および2のx値にセンサを有してセットアップされ得る。このモンテカルロシミュレーションに基づいて、図3〜図6を含むいくつかのプロットが準備され得る。これらのプロットにおいて、真の位置は、x軸内に示され、推定の期待値は、y軸内に示される。これらのプロットは、タッチ位置を推定する様々な方法の間の相違を示す。
【００３８】
これらのプロットの各々において、従来の重心推定の期待値は、星の記号を含む線によって示される。±1標準偏差のエラーバーも、プロットに含まれる。最尤推定は、円の記号を含む線によって示される。やはり、±1標準偏差のエラーバーも、プロットに含まれる。最後に、直線も、プロットに含まれる。バイアスなしの推定は、この直線に一致しなければならない。
【００３９】
図3は、タッチの真の位置の関数としてのタッチセンサ上のタッチの推定位置のグラフ300を示す。この例では、W=1の幅に関して、SNR=25の信号対雑音比では、MLE推定と従来の質量中心(重心)推定との両方が、低いジッタを有するバイアスなしの推定を提供することがわかる。したがって、タッチのこの幅およびこの信号対雑音比を用いると、両方の技法が良好に働くことができる。
【００４０】
図4は、信号対雑音比が25dbから10dbに下げられたことを除いてグラフ300と同一の条件を有する、タッチの真の位置の関数としてのタッチセンサ上のタッチの推定位置のグラフ400を示す。グラフ400では、MLE推定のエラーバーは、従来の質量中心(重心)推定のエラーバーよりも小さい。これは、MLE推定が、質量中心推定よりも大幅に少ないジッタを含むことを示す。さらに、MLE推定は、直線上にあるのでバイアスがないが、質量中心推定は、バイアスがあり、直線から外れている。
【００４１】
図5は、グラフ300と同様に、幅W=1.0かつSNR=25.0dbの信号対雑音比を有する、タッチの真の位置の関数としてのタッチセンサ上のタッチの推定位置のグラフ500の別の例を示す。しかしながら、グラフ500は、x=0からx=2.5までのすべての位置に延びる。右端のタッチセンサは、真の位置x=2にあるので、これは、重心推定が、その限界を超えて重心を推定できないことを意味する。しかしながら、重心推定は、x=2にある真のエッジのかなり前に、エッジバイアスを示す。グラフ500に示されているように、MLEは、エッジバイアス問題に対する解決策を提供する。
【００４２】
図6は、核の幅(Wパラメータ)が0.25に減らされたときの、SNR=25.0dbの信号対雑音比を有する、タッチの真の位置の関数としてのタッチセンサ上のタッチの推定位置のグラフ600の別の例を示す。この狭い核を用いると、ナイキスト周波数に関して上で議論された特殊なサンプリング周波数は、もはや、エイリアシングを防ぐのに十分ではない可能性がある。この狭い核の故に、バイアスは、従来の質量中心推定をもたらす。MLE推定と質量中心(重心)推定との両方が、小さい分散を有するが、従来の質量中心(重心)推定は、バイアスに起因する追加の不正確さを生じることになる。したがって、グラフ400、グラフ500、およびグラフ600は、すべてが、MLE技法が従来の質量中心技法より十分に良好に動作する例示的な状況を示した。
【００４３】
最適タッチ処理に対するある種の解決策
最尤式の解決策は、行われる仮定に依存する。上のモンテカルロシミュレーションにおいては、雑音が、独立同一分布(IID)ガウシアンなので、最大化の式(定数を除去された対数尤度式)が、式8に示される。
【００４４】
【数５】
2017511930.tif 000007
【００４５】
ある種の領域条件において、Σic(xi)2項およびΣik(xi)2項を式8から消すことができ、式9に示された整合フィルタが残される。
【００４６】
【数６】
2017511930.tif 000008
【００４７】
しかしながら、このやり方で式を単純化することを可能にする条件は、x方向およびy方向で少数のセンサを有する2Dタッチパネルには存在しない可能性がある。さらに、並列コンピューティング環境を使用するときには、式8の式が式9の整合フィルタ式よりも問題があるかどうかは明瞭ではない。したがって、いくつかの態様でのそのような単純化は、必要ではない可能性がある。
【００４８】
タッチ処理のホストプロセッサベースの実装形態においては、送られるビット数を制限することによって、センサアナログコントローラフロントエンド(AFE)からホストプロセッサへのデータの帯域幅を制限することが有利である場合がある。この場合に、早期のガウス雑音近似が、準最適になる可能性がある。したがって、ポアソンおよび2項雑音環境に関して最適タッチ検出器を検討することが有益である可能性がある。ポアソンの場合に関して、式10に示された観察に関する確率分布関数を有する。
【００４９】
【数７】
2017511930.tif 000009
【００５０】
ここで、nは、背景雑音レベルである。この場合に、最大化する式(定数項を除去された対数尤度)は、式11に示される。
l(C|x0)=Σi(c(xi)ln(n+k(xi))-ln(c(xi)!))    式11
【００５１】
ポアソン分布に関する問題は、c(xi)が制限された帯域幅の伝送回線に関する最大値よりも大きい場合にオーバーフローの可能性があることである。いくつかの態様では、これが発生する可能性は、低い可能性があるが、強いソースがタッチパネルに接触するときなど、いくつかのときに、この可能性が、大きくなる可能性がある。たとえば、そのようなソースは、AC回線または静電放電を含む可能性がある。したがって、これらの制限する可能性によりよく対処できる分布関数は、多項分布である。
【００５２】
しかしながら、多項最尤の最適解決策は、2項空間での核関数のモデルなしでは解決され得ない。たとえば、2項MLEをどのように適用できるかを実証するプロトタイプとして単純化されたケースを解決することができる。
【００５３】
たとえば、c(xi)が、ある個数の記号Mに関する、0からM-1までの整数値であるものとする。さらに、次の条件確率が真であるものとする。
p(c(xi)|k(xi))={p  c(xi)=k(xi)のとき,    式12
{q  c(xi)!=k(xi)のとき,
ただし、p>0、q>0、およびp+(M-1)q=1である。これらの条件が真である場合には、
【００５４】
【数８】
2017511930.tif 000010
【００５５】
である。
【００５６】
ここで、ns, s=0、1、…M-1は、記号sが観測される回数であり、Nequalは、c(xi)がk(xi)と等しくなる回数であり、Nnotequalは、c(xi)がk(xi)と等しくない回数である。これらの仮定に基づいて、最大化する関数(定数項を除去された対数尤度)は、
l(C|x0)=Nequal・ln p+Nnotequal・ln q    式14
によって与えられる。
【００５７】
核関数推定
静電容量方式タッチに適用するとき、式8、式11、および式14などのMLE解決策での1つの問題は、(図2における、k(x)=(2π)-1/2e-x**2などの)タッチ核関数が非常に高い精度で推定され得ない限り、システムが働かない場合があることである。したがって、図4、図5、および図6のモンテカルロ実験で見られた性能改善を見ることができない。正しい核関数を見いだすのは、タッチパネルの同じ製造バッチからの物理的なパネルのばらつき、異なるスタイラスおよび指の間のばらつき、さらには異なるスタイラス位置内のばらつきなど、いくつかの理由で困難であり得る。したがって、実用的なMLE解決策を実装するために、実時間核関数推定の問題を解決することが有益であり得る。この問題に対するいくつかの可能な解決策を使用することができ、以下のシステムが、実施結果を出した。
【００５８】
固定スタイラス:固定スタイラスとは、特定のスタイラスが所与のタッチパネルと対にされ、そのタッチパネルで常に使用されることを意味し得る。たとえば、製造業者は、デバイスとともに、特定のスタイラスまたは鉛筆の芯などの、特定のスタイラスの使用を含む場合があり、必要とする場合がある。固定スタイラスの場合、各センサの応答を測定するためロボットを使用して、詳細な核関数が測定され得る。
【００５９】
各センサの応答に基づいて、応答マップが生成され得る。応答マップは、x方向とy方向の両方における各測定の間の、0.01mmの密度での1つまたは複数のセンサの周りの2x2mm平方上の応答を測定するために、目標(固定)スタイラスを使用することによって生成され得る。これは、そのプローブにとっての、「0.01mm密度核」と呼ばれ得る。この核推定値において、スタイラスは、スタイラスとタッチパネルとの間で、直角(90度)でタッチパネルに接触し得る。
【００６０】
さらに、0.01mm密度核は、スタイラスとタッチパネルとの間の異なる角度において、同じパネルについて生成され得る。これは、同じタッチパネルに接触する同じスタイラスの異なる角度に基づく異なる応答マップを明らかにし得る。
【００６１】
90度の角度シナリオと45度など1つまたは複数の他の角度の両方について0.01mm密度核を生成した後、90度スタイラスの核関数を、角度を付けたスタイラスのものに移し得る変換を見いだすことが所望され得る。たとえば、核についての最適な変換を見いだすために、2D低域通過スプラインフィルタリングが使用され得る。
【００６２】
異なるタッチパネルは、互いに異なるRC時定数を有し得る。たとえば、これは、異なるパネルの製造におけるばらつきにより引き起こされ得る。これらのRC時定数の違いのため、異なるタッチパネルは、異なる核関数を有し得る。したがって、各々の新しいパネルについて、疎な0.1mm核関数を生成することが有益であり得る(この核関数は、上の0.01mm核関数に対して疎である)。次に、2D低域通過スプラインフィルタリングを使用することは、疎な0.1mm核関数および上の高密度な0.01mm核関数に基づいて、各パネルについての、工場ベースのタッチパネル固有核を作成するために使用され得る。
【００６３】
固定未知プローブ:いくつかの態様では、いくつかのタッチスクリーンは、いくつかの固有スタイラスまたはプローブ用に設計され得ない。たとえば、いくつかのタッチスクリーンでは、ユーザの指により使用されることが意図され得る。ユーザのタッチは、1つのタッチと別のタッチ、および1人のユーザと別のユーザで変わり得る。さらに、各タッチスクリーン自体が、異なる核をもたらし得る製造における何らかのレベルのばらつきを有し得る。しかしながら、専用に設計される特定のプローブがないシステムにおいてさえ、いくつかの知られている核関数の蓄えを使用することにより、重心推定値を超える性能改善を得ることがやはり可能である。たとえば、これらの核関数は、上記のように、しかし異なる指(または指をシミュレーションするもの)および異なるスタイラスなど、異なるタイプの入力を使用して、生成され得る。したがって、いくつかのそのような核関数は、記憶された核関数が重心推定を超えて性能を改善し得るように記憶され得る。一般的に、正しくない核関数は、スプリアススパイクを有し得るが、一方正しい核関数は、上下左右から接近したときに、スタイラス位置まで滑らかにつながり得る。
【００６４】
最適なタッチ処理システムのある種の実装形態
上の3つの最適な解決策(式8、式11、および式14)に基づくと、これらの典型的なMLE解決策は、タッチ制御マイクロプロセッサ上に効率的に実装し得ない大量のローカルな計算を含み得るが、これらの式は、並列処理に好適であり得ることが観察され得る。式14で与えられる多項問題への最適な解決策が比較的簡単であることを観察し得るが、これは単に式12が非現実的に簡略化した式を作り出すからである。より多くの雑音がある多項観測などのタッチ核関数のより現実的なモデリングでは、これは、上のガウシアン(式8)およびポアソン(式11)の例の程度の計算の複雑さを有するMLE解決策をもたらすことになる。本開示は、並列計算要素が使用されるときなど、タッチ処理の効率を補助し得る小数のキーとなる実装形態を含む。
【００６５】
質量中心推定後の並列探索
図7は、タッチパネル信号入力から最適なタッチ出力を判定するように構成されるシステムの実装形態を示すブロック図700である。第1に、タッチパネル入力705が受け取られ得る。たとえば、タッチパネル入力は、タッチパネル入力705を受け取るように構成される、タッチプロセッサまたは並列計算要素によって受け取られ得る。タッチパネル入力705に基づいて、質量中心推定値710が判定され得る。この判定は、受け取ったタッチ入力の質量中心を計算するため、式3を使用することなどによって、上に説明される技法を使用して行われ得、最適なタッチ出力を判定することにおける第1の組を表し得る。いくつかの態様では、式3は、ダウンサンプリングされたタッチ入力を使用して質量中心を計算するためにやはり使用され得る。これは、式3を使用するために必要な計算の数を減らし得る。
【００６６】
質量中心推定値710を判定した後、システムは、タッチパネル入力705の信号対雑音比、タッチパネル入力705のエイリアシングの推定値、およびタッチからパネルのエッジへの距離715をやはり受け取りまたは判定し得る。この情報は、探索重心誤差720を推定するために使用され得る。図3〜図6に見られるように、SNR、エイリアシング、およびエッジへの近さが与えられれば、探索半径を推定することは、計算量的に非常に困難ではない場合がある。入力データに依存して、探索半径730を判定するため、探索が必要な場合があり、または必要でない場合がある。質量中心の最初の推定値725と探索重心誤差720から推定されるような探索半径730の両方は、並列プロセッサが並列プロセッサ最適推定値735を判定するために、並列プロセッサに送信され得る。たとえば、この推定は、式8、式11、または式14に示されるものなどの最大化の式を使用して行われ得る。最後に、この最適推定値がシステムの出力740となり得る。いくつかの態様では、最適推定値は、ARM Neon、DSP、およびOpenCLが可能なグラフィックスシステムなどのアレイプロセッサを含む、タッチホストシステム中の並列CPUを介して計算され得る。
【００６７】
質量中心推定後の帯域幅探索の減少
図8は、タッチパネル信号入力805から最適なタッチ出力を判定するように構成されるシステムの別の実装形態を示すブロック図800である。このシステムでは、タッチパネル入力をダウンサンプリングすること、および「粗オブジェクト」についての従来の質量中心推定を使用して処理することにより、全体的な計算が減少され得る。粗オブジェクトは、高いSNRを有し、エイリアシング効果がない大きいオブジェクトである。「粗オブジェクト」についての従来の質量中心アルゴリズムの挙動は、典型的にはグラフ300に示されるものであり、最適な推定と同じである。したがって、これらのオブジェクトについて質量中心技法を使用することは、情報の欠落またはバイアス/エイリアシングの難点をもたらす可能性がなく、そのようなオブジェクトにMLE技法を使用するよりも計算量的に簡単であり得る。
【００６８】
しかしながら、細いスタイラス、鉛筆、オブジェクト形状、および指紋などの「微細オブジェクト」は、最適な推定の必要性が高い。したがって、粗オブジェクトが最初にタッチスペースから除去され得、次いで最適な方法を使用して、高分解能タッチパネル入力に「微細オブジェクト検出」が適用される。
【００６９】
ブロック図800において、タッチパネル入力805はダウンサンプリング810され得る。これは、このダウンサンプリングの後の動作の計算上の複雑さを減らす役にたち得る。たとえば、ダウンサンプリングされたデータは、限定された数のタッチパネル入力805だけを含み得る。たとえば、ダウンサンプリングされたデータは、タッチパネル入力805の4個ごとに1つ、または何らかの他の分数だけを含み得る。いくつかの態様では、このダウンサンプリングは、スクリーンの各部が同じやり方でダウンサンプリングされるように、均等なやり方で行われ得る。たとえば、ダウンサンプリングは、タッチパネル入力805の本来の分解能を減らす効果を有し得る。しかしながら、上に議論されたように、粗い入力の性質に起因して、ダウンサンプリングは、粗オブジェクトについての質量中心推定にほとんど影響を及ぼさない場合がある。したがって、ダウンサンプリングされたタッチデータは、粗オブジェクト815についての質量中心推定に使用され得る。この質量中心推定は、ダウンサンプリングされたデータを使用し、式3を使用して行われ得る。これは、相対的な「重さ」および各々の受け取られたタッチ入力または各々のダウンサンプリングされたタッチ入力の位置に基づいて、タッチ入力の「質量中心」を推定するために使用され得る。粗オブジェクトについての質量中心推定値およびダウンサンプリングされたタッチデータに基づいて、粗オブジェクトは、ダウンサンプリングされたデータから除去820される。たとえば、質量中心推定値は、タッチスクリーン上の質量中心を推定するために使用され得る。受け取られたタッチ入力中の雑音に基づいて、質量中心の周りの半径が判定され得る。この半径内にあるタッチ入力は、粗オブジェクトであると言われ得、したがってダウンサンプリングされたデータから除去され得る。したがって、粗オブジェクトが除去されたダウンサンプリングされたデータに基づき、また(ダウンサンプリングなしの)元々のタッチパネル入力805に基づいて、微細オブジェクトが検出825され得る。たとえば、元々のタッチパネル入力805は、質量中心の近くでなかった(信号中の雑音から離れた)入力があった区域を判定するために分析され得る。そのような入力は、質量中心からのそれらの距離ならびにそれらの重さおよびサイズに起因して、粗オブジェクトではなく微細オブジェクトと言われ得る。これらの微細オブジェクトに基づいて、並列処理830が使用されて、最適な微細オブジェクト推定値840を判定し得る。したがって、この方法は、粗オブジェクト最終推定値835と最適な微細オブジェクト推定値840の両方を戻し得る。この微細オブジェクト推定は、上に説明されたように、式8、式11、および式14のいずれかなどの式を使用して行われ得る。
【００７０】
センサ配置:いくつかの態様では、センサを、互いから一定の距離などの、ある種のやり方で配置することが所望され得る。粗オブジェクト検出のため、人間の指先は、6mm〜10mmの直径の円によりモデル化され得る。したがって、ダウンサンプリング後のタッチセンサ間隔は、質量中心計算においてエイリアシングを回避するために、約4mm間隔であるべきである。検知方向または受取方向のいずれかのセンサの数がNである場合、アップサンプリングしたサイズは、N個の粗オブジェクトセンサの各々の間にM個のセンサを挿入することにより達成される。したがって、このやり方においてアップサンプリングした後のセンサの合計数は、下の式15を満足することになる。
nSensorsInOneDirection=N+M*(N-1)    式15
上式で、Nは、4mm+/-1mm離れた粗オブジェクトセンサの数であり、Mは、N個の粗オブジェクトセンサの各々の間に挿入されたセンサの数である。
【００７１】
より高い分解能のタッチ入力を取り出すための、アナログフロントエンド(AFE)APIを有するタッチパネルAFEにおけるダウンサンプリング
図9は、タッチパネル信号入力から最適なタッチ出力を判定するように構成されたシステム900の別の実装形態を示すブロック図900であり、入力910は、より高い分解能のタッチ入力を取り出すためにアナログフロントエンド(AFE)APIを有するタッチパネルAFE905においてダウンサンプリングされ得る(915)。このダウンサンプリングされたデータは、粗オブジェクト920について質量中心推定を実施するために使用され得、これは、ダウンサンプリングされたデータに基づいて、タッチディスプレイ上のすべてのタッチの質量中心を計算し得る。この実施形態では、計算は、「粗オブジェクト」位置推定に関して減らされるが、タッチパネルとホストプロセッサとの間の帯域幅は減らされなかった。この実施形態では、タッチパネルのAFE905がダウンサンプリングされたデータを提供する。粗オブジェクトは、ダウンサンプリングされたデータおよび質量中心推定値に基づいて、データの組から除去され得る(925)。たとえば、粗オブジェクトは、質量中心を判定すること、およびこの質量中心の一定の近傍内のすべてのタッチを除去することにより除去され得る。微細オブジェクト検出930を使用して微細オブジェクトが一定の範囲の中に存在するとホストプロセッサが判定する場合、ホストプロセッサは、微細分解能のデータが必要な特定領域を要求するコマンドをタッチパネルに送信し得る。たとえば、このより高い分解能のデータは、質量中心の周りの領域以外の領域のために受け取られ得る。微細オブジェクトの検出は、粗オブジェクトについての質量中心推定値とともに使用されて、並列プロセッサ最適推定値935を生成し得る。これは、システム設計において、計算の複雑さおよび処理遅延の増加をもたらし得るが、データ帯域幅を大きく減らし得る。上に議論されたセンサ配置要件は、この実施形態に適用し得る。
【００７２】
図10は、タッチパネル信号入力から最適なタッチ出力を判定し、粗オブジェクト最終推定値および微細オブジェクト最終推定値を生成するように構成されるシステムの別の実装形態を示すブロック図である。この実施形態は、最適化された微細オブジェクト検出のため、タッチパネルアナログフロントエンド(AFE)1005におけるハードウェアアレイ処理を含み得る。この実施形態では、図9に示された実施形態のように、タッチパネルAFE1005がダウンサンプリングされたタッチ出力を提供し得る。たとえば、AFE1005は、タッチパネル入力1010を受け取り得、そのタッチパネル入力をダウンサンプリングし得る(1015)。図10に示される実施形態では、最適な推定のためのアレイプロセッサ1020などの、タッチアナログフロントエンド(AFE)1005内部の専用ハードウェアによって最適な探索が行われる。示された実施形態では、AFEは、ダウンサンプリング1015に結合された機能性構成要素のタッチパネル入力1010を含み得、これは次いで、上記のように、ダウンサンプリングされた可能性がある受け取ったすべてのタッチ入力について質量中心を推定するように構成可能な、粗オブジェクトについての質量中心推定1030の構成要素へ情報を提供する。タッチパネル入力1010の構成要素は、微細オブジェクト追尾構成要素1035に局所的な対数尤度最大値のリストを提供する、最適推定のためのアレイプロセッサ1020の構成要素にも結合される。AFE1005は、プログラム可能な核関数1025をやはり含み得る。一方、他の実施形態は、Qualcomm Snapdragonチップなどのセル/タブレットSOCであり得る「ホスト」内部で並列処理を実装する。ここでは、AFE1005は、核関数をアップロードする能力を含む。ハードウェアアレイプロセッサを使用して、最適化機能が、AFE1005中で実施される。帯域幅を節約するため、AFE1005は、極大値のリストのみを出力することになる。微細オブジェクトが存在するかどうかおよびその位置についての最終決定は、ホストベースのプロセッサ(「微細オブジェクト追尾」1035と標示されるブロック)においてなされる。上に議論されたセンサ配置要件は、この実施形態に適用し得る。
【００７３】
いくつかの態様では、最尤推定器(MLE)は、タッチパネルについての重心推定のタッチ位置特定の精度を改善するための有望な候補であり得る。タッチ信号中の雑音が典型的には追加ガウシアン雑音モデルに良好に従うことを、タッチ信号の分析が示した。さらに、好適なパラメータを有するガウス核が、タッチポイントの周りのセンサ応答をモデル化するのに好適であることを、実験結果が示している。それにもかかわらず、そのようなMLEを使用することを可能にするために、事前に対処される必要があるいくつかの問題が依然として存在する。
【００７４】
MLE手法での1つの問題は、タッチ信号に適合するため、ガウシアン核が傾けられることを実験結果が示したことである。言い換えると、水平方向と垂直方向の分散が異なっている。したがって、正しくないパラメータを有するガウシアン核がデータを適合するために使用されると、推定結果に明らかなバイアスが観察され得る。このことから、MLEの1つの欠点は、MLEが核形状に非常に敏感である場合があることに気づくことができる。
【００７５】
MLE手法での別の問題は、所与のタッチスクリーン上で、異なるスタイラスが使用され得ることである。さらに、ペンまたは鉛筆などの他のオブジェクトが、タッチスクリーン上のスタイラスとしてやはり使用され得る。これらの種々のタッチデバイスの各々は、これらのツールの各々のタッチ区域の観察に基づいて、タッチ処理システムによりスタイラスとして取り扱われ得る。したがって、使用されるMLEモデルは、固有のスタイラスに特有であるべきでない。というのは、使用されるMLEモデルは、多種多様な数の可能なスタイラスまたはタッチスクリーンに適用される他のツールを処理し、依然として正確な結果を生成することが可能でなければならないからである。
【００７６】
MLE手法での第3の問題は、異なる人々が同じスタイラスを互いに異なって保持し得ることである。さらに、図を描くときと比較して文字を書くときなど、異なるタスクを行うときに、同じ人物がスタイラスを異なって保持し得る。異なるユーザの間の最も明らかな違いは、何人かのユーザが他のユーザよりも大きい力または小さい力を加えるなどといった、強度であり得る。しかしながら、これよりも大きい問題は、ユーザの指または手がタッチスクリーンの上に乗る、またはタッチスクリーンの近くに来る可能性がある、シャドーイング効果であり得る。シャドーイング効果は、スタイラスとタッチスクリーンとの間の角度が変わるので、個人の間で非常に変わり得る。したがって、MLE手法は、これらのシャドーイングにおける違いに同様に対処するように搭載されなければならない。
【００７７】
一般的に、MLEの計算上の複雑さを減らすため、MLE推定値を計算するための方法は、重心推定値を中心とする区域内を探索することに基づき得る。いくつかの態様では、MLEは、計算上の複雑さを減らすために、一部の時間でのみ使用され得る。たとえば、MLEは、たとえば各計量における誤差の測定に基づいて、重心推定値の精度と比較して、タッチ点の位置特定精度を最も改善しそうなときにのみ使用され得る。さらに、核および/またはMLE推定器は、(異なるスタイラスまたは他のタッチ器具などの)使用されるツールにおける違いおよびツールを使用する人物における違いにより引き起こされる変化する信号に適合するために適応され得る。したがって、良好なMLE推定値と悪いMLE推定値との間で区別し得る測定を規定することが有用であり得る。1つの可能な測定は、ガウシアン雑音の仮定の下で、MLEが平均二乗誤差(MSE)へと縮退するときの、MSEの上側限界を規定することである。たとえば、雑音から良質の推定値を区別するための閾値として使用され得るこの上側限界は、雑音により引き起こされる予期されるMSE、およびバッファのための閾値の合計として判定され得る。雑音のみにより引き起こされるMSEの期待値は、連続したアイドル状態のタッチフレームの間の平均MSEにより計算され得る。たとえば、連続したフレーム中の雑音は、この雑音が引き起こすと期待され得る平均二乗誤差を判定するために分析され得る。
【００７８】
さらに、タッチシステムは、通常使用される核のための表を保持する必要があり得る。この表は、典型的には、異なる既知の角度を有する少数の一般的に使用されるスタイラスを含むべきである。一般的に、多数の異なるスタイラスおよび角度を含むことが有益であり得るが、これは、計算上の複雑さを著しく増加させ得る。したがって、計算上の複雑さの限界に起因して、システムは、すべての可能な角度をカバーすることが可能でない場合がある。その代わり、システムは、いくつかの角度を提供し得、これは、組み合わされると、特定のタッチについての候補となる核の妥当な量の分解能を与え得る。
【００７９】
タッチが検出されると、タッチシステムは、タッチ位置の重心推定を実施し得る。これに続けて、(重心推定により判定されると)タッチ点の周りで、網羅的な探索が実施され得る。たとえば、候補となるMLEモデルの各々が維持される表の中に記憶され得、各モデルは、タッチ位置を判定することを試みるために使用され得る。これらのMLEモデルの各々について、MSEが判定され得る。最も小さいMSEを有するモデルが良好な候補として選択され得る。最も小さいMSEを有するモデルのMSEが閾値と比較され得る。MSEがこの閾値よりも大きい場合、MLEモデルではなく重心推定が使用され得、このことが、重心推定からのバイアスの除去における「オーバーシューティング」を回避する助けになり得る。
【００８０】
システムがMLEモデルを使用するか、重心推定を使用するかにかかわらず、タッチシステムは、適応型モデルを構築するようにやはり構成可能である。この適応型モデルは、ガウシアンモデルを仮定し得、タッチが検出された最初のフレームから現在のフレームまでのデータを使用して、加重サンプル推定を用いて推定された共分散行列を使用し得る。タッチと最も近いタッチセンサとの間の距離がフレームごとに変わり得ることに留意されたい。こうして、核のピーク値の良好な推定は、これまで最高のセンサ応答から、システム中の雑音の標準偏差の妥当な倍数を引いたものに基づき得る。MSEは、他のモデルについて計算されるMSEと同様に、適応型モデルについて計算され得る。適応型モデルのMSEは、最良の(たとえば、最も誤差の少ない)MLEモデルのMSEおよび重心推定のMSEと比較され得る。適合型モデルがMLEモデルおよび重心モデルのものよりも良好なMSEを有するとき、適合型モデルが表の中に記憶され得る。このときまで、表は、以前と同じに保持され得、適合型モデルは、表の中に記憶され得ない。表が記憶容量により制限され得るので、表がいっぱいになり、新しいモデルが記憶されるときに、最も選択の機会が少ないモデルは、表から削除され得る。たとえば、非常に大きいMSEを生成する、または非常にまれに選択されたモデルは、より新しい適合型モデルに有利なように、除去され得る。
【００８１】
MLEの1つの利点は、ユーザがスタイラスを使用していてユーザの手がスクリーンに近いときなど、MLEがシャドウイング効果に対処する際に効果的であり得ることである。一般的に、シャドウイングは、雑音よりも高い応答を示すことになる、スクリーンの特定の区域上の、(ユーザの手の方向などの)特定の方向にテールを追加することになる。このテールの大きさは、ランダム雑音よりも少し大きい場合があるが、タッチ点に近いセンサの応答よりも著しく小さい場合がある。こうして、MLE推定器は、タッチ位置について、このテールにより歪ませられることになる、重心推定よりも良好な推定を見いだす可能性がはるかに高い。たとえば、シャドウイング効果はタッチ点の片側にのみ生じる可能性があり、そのことが、重心推定を捨て得るので、重心推定はオフにされ得る。しかしながら、MLE方法を使用して、これらの異常値は、タッチ位置の精度を改善するために、タッチ点からの距離計算に基づいて除去され得る。
【００８２】
図11は、本開示の態様に基づいて、最適なタッチ点位置を判定する例示的な方法1100を示す。この方法は、タッチスクリーンから受け取った入力に基づいてより正確にタッチ位置を判定するため、デバイスのプロセッサまたはタッチプロセッサ中のタッチデバイスなどのデバイスにより使用され得る。
【００８３】
ブロック1110において、方法は、タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取る。たとえば、方法は、タッチスクリーン上のいくつかのタッチピクセルの各々から表示を受け取り得、これらは、これらのピクセルがタッチされたかどうか、およびどれだけの量であるかを示す。いくつかの態様では、複数のデータ点を受け取るための手段はプロセッサを含み得る。
【００８４】
ブロック1120において、方法は、複数のデータ点から質量中心推定値を判定する。たとえば、データ点の各々は、スクリーンの特定の位置に加えられる力に基づいて「重さ」を判定するために使用され得る。したがって、これらの重さは、タッチスクリーン上のタッチ位置の質量中心推定値を形成するために平均化され得る。いくつかの態様では、これを判定するための手段は、プロセッサを含み得る。
【００８５】
ブロック1130において、方法は、質量中心推定値に基づいて探索区域を判定する。この探索半径は、たとえば、タッチスクリーン上の質量中心推定位置に中心があり得る。探索区域は、タッチスクリーンのその位置に中心がある円であり得る。円の半径は、たとえば、固定値またはスクリーンの固定比率であり得る。いくつかの態様では、円の半径は、受け取った信号中の雑音の計算された量に基づく場合がある。たとえば、受け取った信号(複数のデータ点)中により多くの雑音がある場合、より大きい探索半径を使用することが有益であり得る。いくつかの態様では、探索区域を判定するための手段はプロセッサを含み得る。
【００８６】
ブロック1140において、複数の最尤推定モデルの各々について、方法は、複数の最尤推定モデルのうちの1つの最尤推定モデルを使用して、質量中心推定値および探索半径に基づいてタッチ位置推定値を判定し、最尤推定モデルを使用して判定されたタッチ位置の誤差を計算する。たとえば、誤差は、上に議論されたような、平均二乗誤差値を含み得る。MLEモデルの各々は、表の中に記憶され得る。いくつかの態様では、タッチ位置を判定し、誤差を計算するための手段は、プロセッサであり得る。
【００８７】
ブロック1150において、方法は、計算された誤差に基づいて、複数の最尤推定モデルからのどのタッチ位置推定値が最良であるかを判定する。言い換えれば、方法は、計算された誤差に基づいて、複数の最尤推定モデルからタッチ位置推定を選択する。言い換えれば、複数の最尤推定モデルからのどのタッチ位置推定が最も小さい計算誤差を有するのかに基づく。たとえば、計算誤差の各々が互いに比較され得、最も小さい誤差を生成するMLE推定が、最良の(たとえば、最も小さいと判定された誤差を有する)位置推定であると判定され得る。いくつかの態様では、判定するための手段は、プロセッサを含み得る。
【００８８】
ブロック1160において、方法は、閾値と最良のタッチ位置推定値の誤差との比較に基づいて、最適なタッチ点位置を判定する。たとえば、この比較は、最適なタッチ点位置がMLE推定位置または重心推定位置のいずれであるのかを、それらの相対的な誤差レベルを比較することに基づいて、判定し得る。いくつかの態様では、判定するための手段は、プロセッサを含み得る。
【００８９】
図12は、タッチセンサ1215に動作可能に結合されるプロセッサ1220を含む構成要素の組を有するデバイス1200の高レベルブロック図を描く。作業メモリ1205、記憶域1210、およびメモリ1230は同様に、プロセッサと通信し、プロセッサに動作可能に接続される。デバイス1200は、タッチ入力を受け取り、それらのタッチ入力の位置を判定するように構成されるデバイスであり得る。たとえば、デバイス1200は、コンピュータ、ラップトップコンピュータ、デジタルカメラ、モバイルフォン、タブレットコンピュータ、または別のデバイスなどのタッチスクリーンを有するデバイスであり得る。
【００９０】
タッチセンサ1215は、タッチスクリーン上の入力など、いくつかのタッチ入力をキャプチャまたは受け取るように構成可能である。これらの入力の各々は、スクリーン上の位置およびスクリーン上の特定の圧力に関連付けられ得る。タッチセンサ1215は、プロセッサ(または「タッチプロセッサ」)1220に結合され得る。プロセッサ1220は、タッチ入力の位置を計算するために、受け取ったタッチ入力上に様々な操作を実施するように構成可能である。
【００９１】
プロセッサ1220は、汎用処理ユニット、または開示した方法のために特別に設計されたプロセッサであり得る。図示するように、プロセッサ1220は、メモリ1230および作業メモリ1205に接続される。図示された実施形態では、メモリ1230は、重心推定モジュール1235、最尤推定モジュール640、およびオペレーティングシステム650を記憶する。これらのモジュールは、様々なタスクを実行するようにプロセッサを構成する命令を含む。作業メモリ1205は、メモリ1230のモジュール内に含まれるプロセッサ命令の作業セットを記憶するためにプロセッサ1220によって使用され得る。あるいは、作業メモリ1205は、デバイス1200の動作期間に生成される動的なデータを記憶するためにプロセッサ1220によってやはり使用され得る。
【００９２】
上述のように、プロセッサ1220は、メモリに記憶されたいくつかのモジュールによって構成される。たとえば、重心推定モジュール1235は、いくつかの受信タッチ入力に基づいて質量中心推定を判定するようにプロセッサ1220を構成する命令を含み得る。たとえば、各入力が、位置を有し得、何らかの圧力の表示をやはり含み得る。したがって、質量中心推定は、特定のタッチの「質量中心」を計算するためにこの情報を使用し得る。重心推定モジュール1235は、そのような推定を判定するようプロセッサ1220を構成する命令を含み得る。
【００９３】
メモリ1230は、最尤推定モジュール1240をやはり含有し得る。最尤推定モジュール1240は、いくつかの受信タッチ入力に基づき、探索半径に基づいて、タッチ位置を判定するようにプロセッサ1220を構成する命令を含有し得る。この探索半径は、重心推定モジュール1235によって提供される質量中心推定値に基づいて判定され得る。
【００９４】
オペレーティングシステムモジュール1250は、デバイス1200のメモリおよび処理リソースを管理するようにプロセッサを構成する。たとえば、オペレーティングシステムモジュール1250は、画像センサ1215または記憶域1210などのハードウェアリソースを管理するためのデバイスドライバを含み得る。したがって、いくつかの実施形態では、上記で説明したモジュールに含まれる命令は、これらのハードウェアリソースと直接は相互作用しないが、代わりに、オペレーティングシステム構成要素1250にある標準的なサブルーチンまたはAPIを介して相互作用し得る。その場合、オペレーティングシステム1250内の命令は、これらのハードウェア構成要素と直接相互作用し得る。
【００９５】
プロセッサ1220は、データを記憶モジュール1210に書き込む場合がある。記憶モジュール1210が従来のディスクデバイスとして図式的に表されているが、複数の実施形態は、ディスクベースの記憶デバイス、またはメモリディスク、USBドライブ、フラッシュドライブ、リモート接続された記憶媒体、仮想ディスクドライバなどを含むいくつかの他のタイプの記憶媒体のうちの1つのいずれかを含み得ることを当業者は理解されよう。
【００９６】
図12は、プロセッサおよびメモリを含む別個の構成要素を有するデバイスを示すが、特定の設計目的を実現するための様々な方法でこれらの別個の構成要素を組み合わせることができることを当業者は認識されよう。たとえば、代替実施形態では、メモリ構成要素は、コストを節約し性能を改善するためにプロセッサ構成要素と組み合わされ得る。
【００９７】
さらに、図12は、いくつかのモジュールを有するメモリ構成要素1230および作業メモリを有する別個のメモリ1205を含む、2つのメモリ構成要素を示すが、当業者は、異なるメモリアーキテクチャを利用するいくつかの実施形態を認識するであろう。たとえば、ある設計は、メモリ1230に含まれるモジュールを実装するプロセッサ命令の記憶のためにROMまたはスタティックRAMメモリを利用し得る。代替的に、プロセッサ命令は、デバイス1200に統合されるか、または外部のデバイスポートを介して接続されるディスク記憶デバイスからのシステム起動時に読み出され得る。その場合、プロセッサ命令は、プロセッサによる実行を容易にするためにRAMにローディングされ得る。たとえば、作業メモリ1205は、命令がプロセッサ1220によって実行される前に作業メモリ1205にローディングされる、RAMメモリであり得る。
【００９８】
本明細書において開示されている実装形態に関連して説明されている様々な例示の論理、論理ブロック、モジュール、回路およびアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェアまたは両方の組合せとして実装することができる。ハードウェアとソフトウェアの互換性は、概ね機能の点で説明されており、また、上で説明した様々な例示の構成要素、ブロック、モジュール、回路およびステップの中に示されている。そのような機能がハードウェアの中で実装されるか、あるいはソフトウェアの中で実装されるかどうかは、全体的なシステムに課される特定のアプリケーションおよび設計制約で決まる。
【００９９】
本明細書で開示される態様に関して説明される様々な例示の論理、論理ブロック、モジュール、および回路を実装するために使用されるハードウェアおよびデータ処理装置は、汎用シングルチッププロセッサもしくは汎用マルチチッププロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP)、特定用途向け集積回路(ASIC)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA)もしくは他のプログラム可能論理デバイス、ディスクリートゲートもしくはトランジスタ論理、ディスクリートハードウェア構成要素、または本明細書に説明される機能を実施するように設計されるそれらの任意の組合せで実装もしくは実施され得る。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであっても、あるいは任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラまたはステートマシンであってもよい。プロセッサは、DSPおよびマイクロプロセッサの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、DSPコアと連携する1つまたは複数のマイクロプロセッサ、または任意の他のそのような構成などのコンピューティングデバイスの組合せとしても実装され得る。いくつかの実装形態では、特定のステップおよび方法は、所与の機能に固有の回路機構によって実施することができる。
【０１００】
1つまたは複数の態様では、説明される機能およびプロセスは、本明細書に開示される構造およびそれらの構造的な等価物を含む、ハードウェア、デジタル電子回路、コンピュータソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せで実装され得る。本明細書に説明される主題の実装形態は、1つまたは複数のコンピュータプログラム、すなわち、データ処理装置によって実行するため、もしくはデータ処理装置の動作を制御するために、コンピュータ記憶媒体上に符号化される、コンピュータプログラム命令の1つまたは複数のモジュールとしても実装され得る。
【０１０１】
ソフトウェアで実装される場合、機能は、コンピュータ可読媒体上に、1つもしくは複数の命令またはコードとして、記憶または送信され得る。本明細書で開示される方法、アルゴリズム、または製造プロセスのステップは、コンピュータ可読媒体上に存在し得るプロセッサ実行可能ソフトウェアモジュール中に実装され得る。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体と、コンピュータプログラムを1つの場所から別の場所に転送することが可能であり得る任意の媒体を含む通信媒体の両方を含む。記憶媒体は、コンピュータによりアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であり得る。例として、限定しないが、そのようなコンピュータ可読媒体は、RAM、ROM、EEPROM、CD-ROMもしくは他の光学ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶デバイス、または命令もしくはデータ構造の形で所望のプログラムコードを記憶するために使用され得、コンピュータによりアクセスされ得る任意の他の媒体を含み得る。また、いかなる接続もコンピュータ可読媒体と適切に呼ぶことができる。本明細書で使用するとき、ディスク(disk)およびディスク(disc)は、コンパクトディスク(CD: compact disc)、レーザーディスク（登録商標）(laser disc)、光学式ディスク(optical disc)、デジタル多用途ディスク(DVD: digital versatile disc)、フロッピーディスク(floppy disk)およびブルーレイディスク(blu-ray disc)を含み、ここで、ディスク(disk)は通常データを磁気的に再生し、一方ディスク(disc)はデータをレーザで光学的に再生する。上の組合せも、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれ得る。さらに、方法またはアルゴリズムの操作は、コンピュータプログラム製品に組み込むことができる、機械可読媒体およびコンピュータ可読媒体上のコードおよび命令の1つまたは任意の組合せまたは組として常駐させることができる。
【０１０２】
本開示中で説明される実装形態への様々な修正は当業者には容易に明らかであり得、本明細書で規定される一般原理は、本開示の趣旨または範囲から逸脱することなく他の実装形態に適用され得る。したがって特許請求の範囲は、本明細書において示されている実装形態に限定されることは意図されておらず、本開示、本明細書において開示されている原理および新規な特徴と無矛盾の最も広義の範囲と一致するものとする。「例示的(exemplary)」という言葉は、本明細書では、「例、事例、または説明として働くこと」を意味するようにもっぱら使用される。本明細書で「例示的な」と説明される任意の実装形態は、必ずしも、他の可能性または実装形態よりも好ましい、または有利であると解釈されるべきではない。さらに、当業者は、「上(upper)」および「下(lower)」という用語が図について説明しやすいように使用されることがあり、適正に向けられた頁上の図の方向に対応する相対位置を示しており、実装されるようなIMODの適正な方向を反映しない可能性があることを容易に理解されよう。
【０１０３】
本明細書中で、別個の実装形態の文脈中で説明されているある種の特徴は、単一の実装形態中に組み合わせて実装することも可能である。それとは逆に、単一の実装形態の文脈で説明されている様々な特徴は、複数の実装形態の中で、別個に、あるいは任意の適切な下位の組合せで実装することも可能である。さらに、特徴は、上では、場合によっては特定の組合せで作用するものとして説明されており、さらには最初はそのようなものとして特許請求することも可能であるが、特許請求される組合せからの1つまたは複数の特徴は、いくつかの場合では、組合せから削除することができ、また、特許請求される組合せは、下位の組合せまたは下位の組合せの変形形態を対象とすることも可能である。
【０１０４】
同様に、操作は、図には特定の順序で示されているが、望ましい結果を達成するためにそのような操作を示されている特定の順序または逐次順序で実施する必要はないこと、あるいは図示されているすべての操作を実施する必要はないことは当業者には容易に認識されよう。さらに、図面は、1つまたは複数の例示のプロセスを流れ図の形で概略的に示すことができる。しかしながら、概略的に示されている例示のプロセスは、図に示されていない他の操作を組み込むことも可能である。たとえば図に示されている任意の操作の前、後、同時、またはこれらの操作と操作の間に、1つまたは複数の追加操作を実施することができる。特定の状況では、場合によってはマルチタスキングおよび並列処理が有利である。さらに、上で説明した実装形態における様々なシステム構成要素の分類は、そのような分類がすべての実装形態に必要であるものとして理解してはならず、説明されているプログラム構成要素およびシステムは、通常、単一のソフトウェア製品の中にまとめて統合することができ、あるいは複数のソフトウェア製品の中にパッケージすることができることを理解すべきである。さらに、他の実装形態も以下の特許請求の範囲内である。いくつかの場合では、特許請求に記載されている操作は、異なる順序で実施し、依然として望ましい結果を達成することができる。
【符号の説明】
【０１０５】
100  概略図
105  タッチパネル入力
110  ダウンサンプリング
115  粗オブジェクトの質量中心推定値
120  粗オブジェクト最終推定値
125  粗オブジェクトを除去する
130  微細オブジェクト検出
135  マルチプロセッサ
140  最適微細オブジェクト推定値
300  グラフ
400  グラフ
500  グラフ
600  グラフ
640  最尤推定モジュール
650  オペレーティングシステム
705  タッチパネル入力
710  質量中心推定値
715  SNR、エイリアシング推定、エッジへの距離
720  探索重心誤差を推定する
725  最初の推定値
730  探索半径
735  並列プロセッサ最適推定値
740  最適出力
805  タッチパネル入力
810  ダウンサンプリング
815  粗オブジェクトについての質量中心推定値
820  粗オブジェクトを除去する
830  微細オブジェクト検出
830  並列プロセッサ最適推定値
835  粗オブジェクト最終推定値
840  最適な微細オブジェクト推定値
905  タッチパネルAFE
910  タッチパネル入力
915  ダウンサンプリング
920  粗オブジェクトについての質量中心推定値
925  粗オブジェクトを除去する
930  微細オブジェクト検出
935  並列プロセッサ最適推定値
1005  タッチパネルアナログフロントエンド
1010  タッチパネル入力
1015  ダウンサンプリング
1020  最適な推定のためのアレイプロセッサ
1025  プログラム可能な核関数
1030  粗オブジェクトについての質量中心推定値
1035  微細オブジェクト追尾構成要素
1200  デバイス
1205  作業メモリ
1210  記憶域、記憶モジュール
1215  タッチセンサ、画像センサ
1220  プロセッサ
1230  メモリ
1235  重心推定モジュール
1240  最尤推定モジュール
1250  オペレーティングシステムモジュール、オペレーティングシステム構成要素
【図１】
2017511930.tif 000011
【図２】
2017511930.tif 000012
【図３】
2017511930.tif 000013
【図４】
2017511930.tif 000014
【図５】
2017511930.tif 000015
【図６】
2017511930.tif 000016
【図７】
2017511930.tif 000017
【図８】
2017511930.tif 000018
【図９】
2017511930.tif 000019
【図１０】
2017511930.tif 000020
【図１１】
2017511930.tif 000021
【図１２】
2017511930.tif 000022
【手続補正書】
【提出日】平成28年8月24日(2016.8.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
タッチ入力信号を処理するための装置であって、
プロセッサと、
タッチ入力を受け取るように構成されるタッチデバイスと、
前記プロセッサに動作可能に接続され、
前記タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取り、
前記複数のデータ点から質量中心推定値を判定し、
質量中心の探索半径の推定値を判定し、
複数の最尤推定モデルの各々について、
前記複数の最尤推定モデルのうちの1つの最尤推定モデルを使用して、前記質量中心推定値および前記探索半径に基づいて、タッチ位置推定値を判定し、
前記最尤推定モデルを使用して判定されたタッチ位置の誤差を計算し、
前記計算された誤差に基づいて前記複数の最尤推定モデルからタッチ位置推定値を選択し、
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定する
ように前記プロセッサを構成するプロセッサ命令を記憶するように構成されたメモリと
を備える、装置。
【請求項２】
前記プロセッサが、
加重サンプル推定値を使用して形成された推定共分散行列を有するガウシアンモデルに基づいて、適応型最尤推定モデルを構築し、
前記適応型最尤推定モデルについての誤差を判定し、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差を、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差と比較し、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差が、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差よりも小さい場合、前記複数の最尤推定モデルの中の前記適応型最尤推定モデルを記憶する
ようにさらに構成される、請求項1に記載の装置。
【請求項３】
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定することが、
閾値に対して前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差を比較し、
前記誤差が前記閾値よりも下である場合、前記選択されたタッチ位置を前記最適なタッチ点位置として使用し、
前記誤差が前記閾値よりも下でない場合、タッチ点の重心推定値に基づいて前記最適なタッチ点位置を判定する
ことを含む、請求項1に記載の装置。
【請求項４】
前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定することに基づいて前記探索半径を判定するように、前記プロセッサ命令が前記プロセッサをさらに構成する、請求項1に記載の装置。
【請求項５】
タッチスクリーンの信号対雑音比を使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するように、前記プロセッサ命令が前記プロセッサをさらに構成する、請求項4に記載の装置。
【請求項６】
タッチスクリーンのエイリアシング推定値を使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するように、前記プロセッサ命令が前記プロセッサをさらに構成する、請求項4に記載の装置。
【請求項７】
タッチスクリーンのエッジへの距離のデータを使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するように、前記プロセッサ命令が前記プロセッサをさらに構成する、請求項4に記載の装置。
【請求項８】
タッチスクリーンの信号対雑音比、前記タッチスクリーンのエイリアシング推定値、および前記タッチスクリーンのエッジへの距離のデータに基づいて前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するように、前記プロセッサ命令が前記プロセッサをさらに構成する、請求項4に記載の装置。
【請求項９】
前記質量中心推定値を判定する前に、前記受け取った複数のデータ点をダウンサンプリングするように、前記プロセッサ命令が前記プロセッサをさらに構成する、請求項8に記載の装置。
【請求項１０】
タッチ入力信号を処理する方法であって、
タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取るステップと、
前記複数のデータ点から質量中心推定値を判定するステップと、
質量中心の探索半径の推定値を判定するステップと
複数の最尤推定モデルの各々について、
前記複数の最尤推定モデルのうちの1つの最尤推定モデルを使用して、前記質量中心推定値および前記探索半径に基づいて、タッチ位置推定値を判定するステップと、
前記最尤推定モデルを使用して判定されたタッチ位置の誤差を計算するステップと、
前記計算された誤差に基づいて前記複数の最尤推定モデルからタッチ位置推定値を選択するステップと、
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定するステップと
を含む、方法。
【請求項１１】
加重サンプル推定値を使用して形成された推定共分散行列を有するガウシアンモデルに基づいて、適応型最尤推定モデルを構築するステップと、
前記適応型最尤推定モデルについての誤差を判定するステップと、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差を、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差と比較するステップと、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差が、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差よりも小さい場合、前記複数の最尤推定モデルの中の前記適応型最尤推定モデルを記憶するステップと
をさらに含む、請求項10に記載の方法。
【請求項１２】
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定するステップが、
閾値に対して前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差を比較するステップと、
前記誤差が前記閾値よりも下である場合、前記選択されたタッチ位置を前記最適なタッチ点位置として使用するステップと、
前記誤差が前記閾値よりも下でない場合、タッチ点の重心推定値に基づいて前記最適なタッチ点位置を判定するステップと
を含む、請求項10に記載の方法。
【請求項１３】
前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定することに基づいて前記探索半径を判定するステップをさらに含む、請求項10に記載の方法。
【請求項１４】
タッチスクリーンの信号対雑音比を使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項13に記載の方法。
【請求項１５】
タッチスクリーンのエイリアシング推定値を使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項13に記載の方法。
【請求項１６】
タッチスクリーンのエッジへの距離のデータを使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項13に記載の方法。
【請求項１７】
タッチスクリーンの信号対雑音比、前記タッチスクリーンのエイリアシング推定値、および前記タッチスクリーンのエッジへの距離のデータに基づいて前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項13に記載の方法。
【請求項１８】
前記質量中心推定値を判定するステップの前に、前記受け取った複数のデータ点をダウンサンプリングするステップをさらに含む、請求項17に記載の方法。
【請求項１９】
タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取るステップと、
前記複数のデータ点から質量中心推定値を判定するステップと、
質量中心の探索半径の推定値を判定するステップと、
複数の最尤推定モデルの各々について、
前記複数の最尤推定モデルのうちの1つの最尤推定モデルを使用して、前記質量中心推定値および前記探索半径に基づいて、タッチ位置推定値を判定するステップと、
前記最尤推定モデルを使用して判定されたタッチ位置の誤差を計算するステップと、
前記計算された誤差に基づいて前記複数の最尤推定モデルからタッチ位置推定値を選択するステップと、
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定するステップと
を含む方法を処理回路に実施させる命令が記憶された非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２０】
加重サンプル推定値を使用して形成された推定共分散行列を有するガウシアンモデルに基づいて、適応型最尤推定モデルを構築するステップと、
前記適応型最尤推定モデルについての誤差を判定するステップと、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差を、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差と比較するステップと、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差が、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差よりも小さい場合、前記複数の最尤推定モデルの中の前記適応型最尤推定モデルを記憶するステップと
をさらに含む、請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２１】
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定するステップが、
閾値に対して前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差を比較するステップと、
前記誤差が前記閾値よりも下である場合、前記選択されたタッチ位置を前記最適なタッチ点位置として使用するステップと、
前記誤差が前記閾値よりも下でない場合、タッチ点の重心推定値に基づいて前記最適なタッチ点位置を判定するステップと
を含む、請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２２】
前記方法が、前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定することに基づいて前記探索半径を判定するステップをさらに含む、請求項19に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２３】
前記方法が、タッチスクリーンの信号対雑音比を使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項22に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２４】
前記方法が、タッチスクリーンのエイリアシング推定値を使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項22に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２５】
前記方法が、タッチスクリーンのエッジへの距離のデータを使用して前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項22に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２６】
前記方法が、タッチスクリーンの信号対雑音比、前記タッチスクリーンのエイリアシング推定値、および前記タッチスクリーンのエッジへの距離のデータに基づいて前記質量中心の探索重心誤差の推定値を判定するステップをさらに含む、請求項22に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２７】
前記方法が、前記質量中心推定値を判定するステップの前に、前記受け取った複数のデータ点をダウンサンプリングするステップをさらに含む、請求項22に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項２８】
タッチ入力信号を処理するための装置であって、
タッチデバイス上の複数のタッチイベントに対応する複数のデータ点を受け取るための手段と、
前記複数のデータ点から質量中心推定値を判定するための手段と、
質量中心の探索半径の推定値を判定するための手段と、
複数の最尤推定モデルの各々について、
前記複数の最尤推定モデルのうちの1つの最尤推定モデルを使用して、前記質量中心推定値および前記探索半径に基づいて、タッチ位置推定値を判定するための手段と、
前記最尤推定モデルを使用して判定されたタッチ位置の誤差を計算するための手段と、
前記計算された誤差に基づいて前記複数の最尤推定モデルからタッチ位置推定値を選択するための手段と、
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定するための手段と
を備える、装置。
【請求項２９】
加重サンプル推定値を使用して形成された推定共分散行列を有するガウシアンモデルに基づいて、適応型最尤推定モデルを構築するための手段と、
前記適応型最尤推定モデルについての誤差を判定するための手段と、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差を、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差と比較するための手段と、
前記適応型最尤推定モデルについての前記誤差が、前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差よりも小さい場合、前記複数の最尤推定モデルの中の前記適応型最尤推定モデルを記憶するための手段と
をさらに備える、請求項28に記載の装置。
【請求項３０】
閾値に対する前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差の比較に基づいて最適なタッチ点位置を判定するための手段が、
閾値に対して前記選択されたタッチ位置推定値の前記誤差を比較するための手段と、
前記誤差が前記閾値よりも下である場合、前記選択されたタッチ位置を前記最適なタッチ点位置として使用するための手段と、
前記誤差が前記閾値よりも下でない場合、タッチ点の重心推定値に基づいて前記最適なタッチ点位置を判定するための手段と
を備える、請求項28に記載の装置。
【国際調査報告】
2017511930.tif 000023
2017511930.tif 000024