th之间的差值。Z density,sm(mth可以在零 被封顶（cap)并且可以基于泄漏系数（leak coefficient) α泄漏。
[0038] 在一些例子中，稳定性条件可以实现为使得，只有稳定性条件可以在从首次检测 片开始的特定时间窗口（即，所关心的窗口）内被满足，戴手套的片才可以被识别为触摸触 摸传感器面板。限制其中满足稳定性条件的窗口可以帮助避免无意间把不期望接触的输入 片识别为戴手套的触摸（即，假阳性）。例如，所关心的窗口可以在第一帧，即，其中输入片 可以首次被检测的触摸图像帧，开始，并且可以在可对应于对期望的戴手套触摸实现稳定 性条件必需的最大帧数的多个帧之后结束。该最大帧数可以基于多少帧对戴手套的片满足 稳定性条件是必需的观察来设置。
[0039] 在其它例子中，不是利用应用到ZdOTSlty不平滑性测量的泄漏累加器模型，而是 Zdf3nsity可以基于跨一组帧，例如，η帧，的Z df；nsit^总绝对误差的稳定性被确定为稳定。例 如，平均Zd_lty可以从在这η帧的组中每一帧期间取得的Z dOTSlty测量来计算。平均Z dOTSlty 可以如等式4中所示的定义：
[0040]
[0041] 其中2,_1^可以是第1帧的2^_，并且11可以是帧数。通过取得用于每一帧的 Zdenslty测量与跨帧组的平均Z dOTSlty之差的绝对值，可以对每一帧的Z d_lty测量计算绝对误 差。用于每一帧的绝对误差可以求和，以测量用于帧组的总绝对误差。该总绝对误差可以 如等式5中所不的定义：
[0042]
[0043] 其中Zdensltyil可以是第i帧的Z denslty，η可以是组中的帧数，并且Zdensltyiavg可以是 用于跨该帧组的输入片的平均zdOTSlty。
[0044] 帧组可以选自顺序帧（例如，帧0-5)并且后续的帧组可以选自重叠的顺序帧（例 如，帧1-6)。如果在一组帧之上戴手套的片的Z denslty中的总绝对误差可以在所关心的窗口 期间保持稳定达时段T1，则该戴手套的片可以被识别为触摸触摸传感器片。
[0045] 图5说明了根据本公开的例子、在触摸触摸敏感设备时动态调节用于识别输入片 的条件以便检测戴手套触摸的示例性算法。对于触摸图像中的每个输入片，可以确定信号 密度Z denslty (500)。系统可以确定输入片Zdenslty是否达到或超过"产生"阈值（505)。在一 些例子中，"产生"阈值可以是缺省的"产生"阈值。在如下讨论的其它例子中，所使用的"产 生"阈值可以与缺省的"产生"阈值不同。如果输入片Z denslty达到或超过"产生"阈值，则输 入片可以被识别为触摸触摸传感器面板，供进一步处理（510)。如果输入片Z denslty没有达到 或超过"产生"阈值，则系统可以确定Zdenslty是否在所关心的窗口内稳定了阈值时段（515)。 如果Z denslty在所关心的窗口内对该阈值时段不稳定，则输入片可以被识别为没有触摸触摸 传感器面板（520)。如果Z denslty在所关心的窗口内对该阈值时段是稳定的，则输入片可以 被识别为触摸触摸传感器面板，供进一步处理（510)。
[0046] 利用稳定性阈值识别戴手套的触摸会导致假阳性，诸如通过在实际上输入片可以 是不带手套的手指（ungloved finger)悬浮在触摸敏感表面之上时把该输入片识别为戴手 套的触摸。在一些例子中，假阳性的数量可以基于输入片的形状差异而减少。例如，来自悬 浮手指的输入片可以是圆形的，而来自接触触摸屏的手指（戴手套或不戴手套）的输入片 可以是扁平的。因此，通过确定输入片的形状是否超过平整度阈值，输入片可以对应于触摸 触摸敏感表面的对象。在一些例子中，平整度的测量可以基于色散图像。色散图像（以下 讨论）中对应于输入片位置的峰值的存在或缺失可以被用来确定满足Z d_lty稳定性阈值的 输入片是对应于戴手套触摸还是假阳性。
[0047] 如以上关于图2所讨论的，触摸的图像可以基于在每个触摸节点测出的信号而形 成。在一些例子中，从原始数据形成的图像，即，接近性图像，可以在识别各个片之前被进一 步处理。例如，接近性图像的过滤后或平滑后的版本可以在分割（即，生成不同的片的过 程）之前生成，可以减少欺骗性峰值的数量并且因此可以帮助减少过分割。根据离散扩散 操作，平滑过程可以，例如，平均来自每个触摸节点与其最近的相邻触摸节点的信号。在另 一个例子中，时间（例如，在一段时间上获得多个图像）和空间（例如，平均相邻触摸节点） 平滑操作都可以被使用。可以计算色散图像，例如，接近性图像的高通过滤版本，例如利用 从接近性图像减去平滑后的图像的非锐化屏蔽（unsharp masking)。色散图像中的大值可 以对应于峰值，而色散图像中的低值或零值可以对应于没有峰值的区域。如以上所讨论的， 色散图像可以被用来区分戴手套触摸与假阳性。例如，如果色散图像在对应于满足稳定性 条件的戴手套片的位置包含超出阈值的值，即，尖峰，则戴手套的片可以被识别为没有触摸 触摸敏感表面的表面。但是，如果色散图像在对应于满足稳定性条件的戴手套片的位置包 含低于阈值的值，即，没有尖峰，则戴手套的片可以被识别为触摸触摸敏感表面。
[0048] 图10说明了根据本公开的例子、用于利用色散图像减少假阳性戴手套触摸的示 例性算法。系统可以从每个触摸节点的信号贡献生成接近性图像（1000)。系统可以基于 接近性图像生成平滑的图像（1005)。在一些例子中，平滑的图像可以基于平均每个触摸节 点的信号值与其最近的相邻触摸节点的信号值来平滑。系统可以基于接近性图像和平滑的 图像生成色散图像（1010)。在一些例子中，色散图像可以通过从接近性图像信号值减去平 滑的图像信号值来生成。系统可以比较来自与满足稳定性条件的戴手套片对应的触摸节点 的色散值与阈值（1015)。如果色散值未能达到阈值，则片可以被识别为触摸触摸敏感表面 (1020)。如果色散值超出阈值，则片可以被识别为没有触摸触摸敏感表面（1025)。
[0049] 在其它例子中，为了避免假阳性戴手套触摸，当输入片满足稳定性条件并且输入 片呈现与对象和触摸屏表面之间的接触一致的特性时，戴手套片可以被识别为触摸触摸敏 感表面。例如，如果用户输入（例如，姿态）未能产生期望的结果，则用户的自然行为会是 重复该姿态。因此，如果激活用户接口元素的第一次尝试失败，则用户会直观地轻击该用户 接口元素，诸如按钮，多于一次。因此，系统会期待对输入片的稳定性阈值的满足和对应于 相同对象在相同位置轻击触摸敏感表面两次或更多次的输入片的重复检测，以便把输入片 识别为戴手套触摸。虽然以上例子描述了轻击输入，但是其它输入或姿态可以重复并且重 复用户输入的检测可以与稳定性条件的满足相结合，以便把输入片识别为戴手套触摸。如 以下更详细讨论的，在识别出戴手套触摸之后，"产生"阈值可以降低，以简化后续戴手套触 摸的检测。因此，后续的戴手套触摸可以无需用户为了让期望的输入被检测为戴手套触摸 而重复相同的输入就能被检测到。在其它例子中，系统可以期待稳定性阈值的满足以及输 入片移动阈值距离（例如，I-IOmm)，以便把触摸片识别为戴手套触摸。稳定性阈值与移动 的组合可以是戴手套片可以是对象，诸如戴手套的手指，在移动过程中触摸表面的强指示， 而不是假阳性。
[0050] 图11说明了根据本公开的例子、用于基于输入片的重复或移动特性减少假阳性 戴手套触摸的示例性算法。系统可以确定输入片是否满足Z denslty稳定性条件（1100)。系统 可以检测在帧之间片是否移动超出阈值距离（1105)。如果片移动多于阈值距离，则片可以 被识别为触摸触摸敏感表面（1110)。如果片未能移动多于阈值距离，则系统可以确定对应 于片的姿态，诸如轻击姿态，是否重复（1115)。如果姿态重复，则片可以被识别为触摸触摸 敏感表面（1110)。如果姿态不重复，则片可以被识别为没有触摸触摸敏感表面（1120)。虽 然被描述和说明为顺序条件，但是在一些例子中，在1105的移动条件和在1115的重复条件 可以独立地或者以不同的次序执行。
[0051] 确定Zdenslty是否在阈值时段稳定会在检测戴手套触摸中引入延迟。为了改进后续 戴手套触摸的性能，被识别为触摸的当前和/或最近（例如，在从抬离开始的数秒之内）的 输入片（"触摸片"）的历史可以被用来动态地调节"产生"阈值。历史可以包括，例如，每 个触摸片的坐标和峰值Z denslty。用于新输入片的"产生"触摸阈值可以利用当前和/或最近 触摸片的历史的加权平均来计算。在确定用于新输入片的"产生"阈值时，更接近新输入片 的最近触摸片可以比远的触摸片加权更高。例如，"产生"阈值可以被设置为加权平均的峰 值Z dOTSlty的百分比，但是也可以选择其它值。
[0052] 图6说明了根据本公开的例子、可以应用到用于计算加权平均的"产生"阈值的最 近触摸片的示例性权重。在曲线600的例子中，在新输入片的距离Dl之内的触摸片可以加 权1 (即，完全权重），而离新输入片超出距离D2的触摸片可以被加权0 (即，不包括在加权