一种持握方式的识别方法、装置及终端与流程

本发明涉及通信技术领域，特别是指一种持握方式的识别方法、装置及终端。

背景技术：

随着智能手机的尺寸越来越大，往常人们习惯的单手持握下的触摸操作越发困难，而且也有越来越多的用户会交替使用左手/右手/双手持握并操作手机，持握方式多种多样，如：在单手持握下双手操作或单手操作手机；在双手持握下双手操作或单手操作手机。

iOS HIG(iOS Human Interface Guidelines:Designing for iOS，为iOS设计的iOS人机界面指南)中提到，通常用户是按照如下方式使用iOS设备的：非利手(一般是左手)持设备，或者将设备放在一个固定平面上，使用利手点击；单手拿着，同时使用该手点击；双手端着，使用两手的拇指点击。Android设计指南中的设计要求：通常按照从左到右的顺序排布积极操作(积极/频率高)到消极(消极/频率低/危险)操作；最近通话，地图导航，相册，输入法切换符等等常用操作均在右手持机的热区范围内；路径Path的左下角工具按钮，阅读reeder的刷新按钮，推特twitter的设计也均将常用操作放在了右手持机的热区内。

可知，为了便于用户使用，在尺寸较大的智能终端上会设置针对不同持握方式的界面布局，如图1和图2分别给出了在左手持握和右手持握下使用持握手拇指进行单手操作的区域示意图，区域2为触摸舒适区域，区域1为可触及但不舒适区域，区域3为无法触及区域。这样，往往将触摸控制按钮设计在区域2中，方便用户单手操作。当然，在用户持握方式改变的时候，触摸舒适区域的位置也会发生变化，用户界面UI、功能、控制流程上也就需要进行调整。

但是要确定具体的调整内容，需要了解当前用户的持握方式，从而进行适应性调整。然而现有的终端持握方式自动识别方法，存在判断准确性不足、适用性差等问题。例如将手机的触摸屏上划分出左右手的拇指操作热区，并探测在该区域内由拇指滑动所产生的运动轨迹，结合人体工学对人体手指关节的运动特性来推算出手指关节相对于手机屏幕的位置，进而确定手机操作者使用的是左手还是右手。这种方法需要对手指运动建立参数化模型和计算，并且需要事先定义的拇指活动热区来配合，在左右手判断的准确性、各种情况下的适用性、实现的简单便捷性方面不足。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种持握方式的识别方法、装置及终端，通过进行持握信息采集进行持握方式识别，判断的准确性更高，适用性强，提升了用户交互体验和操控效率。

为达到上述目的，本发明的实施例提供一种持握方式的识别方法，应用于具有触摸屏的终端，所述持握方式的识别方法包括：

根据采集到的终端持握区域的持握信息，构建持握图像；其中，所述终端持握区域包括所述终端的侧边框区域和背板区域；所述持握信息包括用户手部在所述终端的持握位置和持握强度；

对所述持握图像进行处理，获取所述持握图像的特征向量；

根据所述特征向量，在预存储的特征向量模板中进行匹配查询，所述特征向量模板记录有所述终端在不同持握方式下的持握图像的特征向量；

根据查询到的特征向量模板，确定当前持握方式。

其中，所述根据采集到的终端持握区域的持握信息，构建持握图像的步骤，包括：

根据在所述终端的侧边框区域采集的持握信息，构建第一持握图像；

根据在所述终端的背板区域采集的持握信息，构建第二持握图像。

其中，所述根据在所述终端的侧边框区域采集的持握信息，构建第一持握图像的步骤，包括：

建立一直角坐标系，所述直角坐标系的原点为所述终端的侧边框区域内一 预定位置，所述直角坐标系的第一坐标表示与所述预定位置顺同一方向沿终端边框外侧的距离值，所述直角坐标系的第二坐标表示在当前位置的强度累加值；

根据所述持握信息，在所述直角坐标系中构建持握强度分布曲线，确定所述持握强度分布曲线为第一持握图像。

其中，所述根据所述持握信息，在所述直角坐标系中构建持握强度分布曲线的步骤，包括：

获取持握强度集中的区域的强度累加极值点；

根据多个所述强度累加极值点，在所述直角坐标系中构建持握强度分布轮廓曲线；

获取除所述强度累加极值点外一预设数量采样点的强度累加值；

根据采样点的强度累加值调整所述持握强度分布轮廓曲线，得到所述持握强度分布曲线。

其中，所述根据在所述终端的背板区域采集的持握信息，构建第二持握图像的步骤，包括：

根据所述持握信息，构建所述终端的背板二维灰度图像，确定所述背板二维灰度图像为第二持握图像。

其中，所述对所述持握图像进行处理，获取所述持握图像的特征向量的步骤，包括：

根据混合高斯模型，对所述第一持握图像进行参数化建模；

获取参数化建模完成后的高斯参数作为第一特征向量；

对所述第二持握图像进行局部二值模式LBP处理，得到LBP特征直方图作为第二特征向量；

将所述第一特征向量和所述第二特征向量结合作为特征向量。

其中，所述方法还包括：

根据所述当前持握方式，按照预设置的对应用户界面、操作流程和实现功能进行调整。

为达到上述目的，本发明实施例还提供了一种持握方式的识别装置，应用于具有触摸屏的终端，所述持握方式的识别装置包括：

构建模块，用于根据采集到的终端持握区域的持握信息，构建持握图像； 其中，所述终端持握区域包括所述终端的侧边框区域和背板区域；所述持握信息包括用户手部在所述终端的持握位置和持握强度；

获取模块，用于对所述持握图像进行处理，获取所述持握图像的特征向量；

查询模块，用于根据所述特征向量，在预存储的特征向量模板中进行匹配查询，所述特征向量模板记录有所述终端在不同持握方式下的持握图像的特征向量；

确定模块，用于根据查询到的特征向量模板，确定当前持握方式。

其中，所述构建模块包括：

第一构建子模块，用于根据在所述终端的侧边框区域采集的持握信息，构建第一持握图像；

第二构建子模块，用于根据在所述终端的背板区域采集的持握信息，构建第二持握图像。

其中，所述第一构建子模块包括：

坐标系建立单元，用于建立一直角坐标系，所述直角坐标系的原点为所述终端的侧边框区域内一预定位置，所述直角坐标系的第一坐标表示与所述预定位置顺同一方向沿终端边框外侧的距离值，所述直角坐标系的第二坐标表示在当前位置的强度累加值；

第一构建单元，用于根据所述持握信息，在所述直角坐标系中构建持握强度分布曲线，确定所述持握强度分布曲线为第一持握图像。

其中，所述第一构建单元包括：

第一获取子单元，用于获取持握强度集中的区域的强度累加极值点；

构建子单元，用于根据多个所述强度累加极值点，在所述直角坐标系中构建持握强度分布轮廓曲线；

第二获取子单元，用于获取除所述强度累加极值点外一预设数量采样点的强度累加值；

调整子单元，用于根据采样点的强度累加值调整所述持握强度分布轮廓曲线，得到所述持握强度分布曲线。

其中，所述第二构建子模块包括：

第二构建单元，用于根据所述持握信息，构建所述终端的背板二维灰度图 像，确定所述背板二维灰度图像为第二持握图像。

其中，所述获取模块包括：

建模子模块，用于根据混合高斯模型，对所述第一持握图像进行参数化建模；

获取子模块，用于获取参数化建模完成后的高斯参数作为第一特征向量；

处理子模块，用于对所述第二持握图像进行局部二值模式LBP处理，得到LBP特征直方图作为第二特征向量；

结合子模块，用于将所述第一特征向量和所述第二特征向量结合作为特征向量。

其中，所述装置还包括：

调整模块，用于根据所述当前持握方式，按照预设置的对应用户界面、操作流程和实现功能进行调整。

为达到上述目的，本发明实施例还提供一种终端，所述终端具有触摸屏，所述终端包括如上所述的持握方式的识别装置。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：

本发明实施例的方案，会在终端的持握区域(包括终端的侧边框区域和背板区域)采集用户持握终端时的持握位置和持握强度等持握信息，综合分析由持握信息所构建的持握图像的特征向量，并与特征向量模板进行匹配，从而确定当前用户的持握方式。由于持握区域包括了终端四个方向侧边边框覆盖区域、触摸屏边缘靠近侧边的区域以及背板区域，并结合了持握位置和持握强度等持握信息，考虑到了持握时持握区域及持握压力的整体三维分布，通过模板匹配时可以区分更加复杂的持握方式，使得识别更加准确，适用性强，提升用户交互体验和操控效率。

附图说明

图1为左手持握下使用持握手拇指进行单手操作的区域示意图；

图2为右手持握下使用持握手拇指进行单手操作的区域示意图；

图3为本发明实施例的持握方式的识别方法的步骤流程图；

图4为左手持握的接触示意图；

图5为双手在终端的短边持握的接触示意图；

图6为侧边框区域以带状区域展开的接触示意图；

图7为本发明实施例的持握方式的识别方法的具体步骤流程图一；

图8为持握强度分布轮廓曲线示意图；

图9为持握强度分布曲线示意图；

图10为背板区域的持握示意图；

图11为图10的背板二维灰度图像示意图；

图12为本发明实施例的持握方式的识别方法的具体步骤流程图二；

图13为图9进行参数化建模后的曲线示意图；

图14为本发明实施例持握方式的识别装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

本发明针对现有的终端持握方式自动识别方法存在判断准确性不足、适用性差等问题，提供了一种持握方式的识别方法，通过进行持握信息采集进行持握方式识别，判断的准确性更高，适用性强，提升了用户交互体验和操控效率。

如图3所示，本发明实施例的一种持握方式的识别方法，应用于具有触摸屏的终端，所述持握方式的识别方法包括：

步骤301，根据采集到的终端持握区域的持握信息，构建持握图像；其中，所述终端持握区域包括所述终端的侧边框区域和背板区域；所述持握信息包括用户手部在所述终端的持握位置和持握强度。

终端持握区域为终端的侧边框区域和背板区域，是用户持握终端时与终端接触的区域。其中，应该知道的是，侧边框区域不仅仅为终端侧边所覆盖的区域，还可以包括终端触摸屏边缘靠近侧边的区域。通过在终端持握区域设置感测触摸及压力的器件，来采集用户持握终端的持握信息，包括用户手部在终端的持握位置和持握强度。将采集到的持握信息进行整理即可构建出持握图像。

步骤302，对所述持握图像进行处理，获取所述持握图像的特征向量。

不同的持握方式，持握位置和持握强度都会有所不同，那么所构建出的持握图像就会不同。在本步骤中，对持握图像进行处理，获取能够代表持握图像的特征向量。

步骤303，根据所述特征向量，在预存储的特征向量模板中进行匹配查询，所述特征向量模板记录有所述终端在不同持握方式下的持握图像的特征向量。

为了提供可匹配的特征向量模板，会通过大量的训练样本记录终端在不同持握方式下的持握图像的特征向量，并进行预存储。在获取到由当前用户的持握信息构建的持握图像的特征向量后，即可在特征向量模板中进行匹配查询。

步骤304，根据查询到的特征向量模板，确定当前持握方式。

通过上述步骤可知，本发明实施例的持握方式的识别方法，会在终端的持握区域(包括终端的侧边框区域和背板区域)采集用户持握终端时的持握位置和持握强度等持握信息，综合分析由持握信息所构建的持握图像的特征向量，并与特征向量模板进行匹配，从而确定当前用户的持握方式。由于持握区域包括了终端四个方向侧边边框覆盖区域、触摸屏边缘靠近侧边的区域以及背板区域，并结合了持握位置和持握强度等持握信息，考虑到了持握时持握区域及持握压力的整体三维分布，通过模板匹配时可以区分更加复杂的持握方式，使得识别更加准确，适用性强，提升用户交互体验和操控效率。

虽然在本发明的实施例中，可以根据采集到的所有持握信息来构建一整体持握图像进行特征向量的分析，但是，持握区域的背板区域和侧边框区域的存在区域局限性，若采用单一的方式进行处理，操作较为复杂，出现误差的可能性相对较高。为此，在本发明上述实施例的基础上，步骤301包括：

步骤3011，根据在所述终端的侧边框区域采集的持握信息，构建第一持握图像；

步骤3012，根据在所述终端的背板区域采集的持握信息，构建第二持握图像。

根据步骤3011和步骤3012，将侧边框区域采集的持握信息和背板区域采集的持握信息进行分开处理，采用更适用的方式构建第一持握图像和第二持握图像，进一步提高识别准确性和适用性。

图4和图5给出了用户持握终端时与侧边框区域的接触示意，阴影部分为 用户与终端接触部位，其中，图4为左手持握的接触示意，图5为双手在终端的短边持握的接触示意。那么要构建第一持握图像具体的，步骤3011包括：

步骤30111，建立一直角坐标系，所述直角坐标系的原点为所述终端的侧边框区域内一预定位置，所述直角坐标系的第一坐标表示与所述预定位置顺同一方向沿终端边框外侧的距离值，所述直角坐标系的第二坐标表示在当前位置的强度累加值；

步骤30112，根据所述持握信息，在所述直角坐标系中构建持握强度分布曲线，确定所述持握强度分布曲线为第一持握图像。

以图4所示的左手持握为例进行说明，建立直角坐标系时，可将终端左上方的端点选为原点。从原点A开始，按照一定的方向(如逆时针)将终端侧边框区域以带状区域进行展开如图6所示，阴影部分为用户与终端接触部位。直角坐标系的第一坐标表示与A的距离值，但是该距离值并不是持握位置到A的直线距离而是相对距离，以图6带状区域中接触部位P¹区中位置B为例，P¹区中位置B上所有点的第一坐标均是B到A的相对距离。而第二坐标表示的是与A距离一定时该位置上所有点的强度累加值。通过坐标系的建立，以及采集的持握信息，即可构建出持握强度分布曲线也就是第一持握图像。

应该知道的是，由于技术水平的提升，终端持握区域设置的采集器件精度较高，能够采集到数量非常庞大的持握信息，若将所有持握信息进行处理来构建第一持握图像，工作量较大，识别时间也会相对延长。所以，在本发明上述实施例的基础上，如图7所示，优选的，步骤30112包括：

步骤701，获取持握强度集中的区域的强度累加极值点；

步骤702，根据多个所述强度累加极值点，在所述直角坐标系中构建持握强度分布轮廓曲线；

步骤703，获取除所述强度累加极值点外一预设数量采样点的强度累加值；

步骤704，根据采样点的强度累加值调整所述持握强度分布轮廓曲线，得到所述持握强度分布曲线。

用户持握终端时，手部与终端接触的部位并不一定如图6的阴影部分一样相互之间分离独立的，还会存在一些连续的部分。所以，首先仅获取持握强度相对集中区域的强度累加极值点，然后根据多个强度累加极值点在直角坐标系 中能够构建出持握强度分布轮廓曲线。得到了基本轮廓后，在选择一预设数量的其他非强度累加极值点的强度累加值，对持握强度分布轮廓曲线进行调整，最终得到持握强度分布曲线。当然为了保证曲线能够较清楚体现实际图像的特征，该预设数量需大于一定数值，可根据实际应用情况进行设置调整。

以图6中的持握强度相对集中的P¹区、P²区和P³区为例，得到三个强度累加极值点的坐标，三点的第一坐标分别是d_AB、d_AC和d_AD，d_AB为A和B之间的相对距离，d_AC为A和C之间的相对距离，d_AD为A和D之间的相对距离；三点的第二坐标分别是在对应位置的强度累加值。由这三点坐标可得到持握强度分布轮廓曲线如图8所示。之后，再用选取的其他非强度累加极值点的强度累加值进行调整，得到持握强度分布曲线如图9所示。当然，直角坐标系的建立是为了辅助完成曲线的构建，可以不在图像中体现。

而用户持握终端时，在背板区域的持握姿势如图10所示，为右手持握背板区域时的示意。由于背板区域相对宽阔平坦，对于在背板区域采集的持握信息，优选的，构建第二持握图像的步骤3012包括：

根据所述持握信息，构建所述终端的背板二维灰度图像，确定所述背板二维灰度图像为第二持握图像。

以图10的持握为例，直接根据背板区域采集到的持握信息，得到背板二维灰度图像，如图11所示，该背板二维灰度图像即为第二持握图像。

通过上述内容，获取到了第一持握图像和第二持握图像后就需要进行特征向量的获取。因此，优选的，如图12所示，步骤302包括：

步骤1201，根据混合高斯模型，对所述第一持握图像进行参数化建模。

由于混合高斯模型是较为常用的精确量化曲线的模型，在本步骤中，利用混合高斯模型对第一持握图像进行参数化建模。

以图9所示的第一持握图像为例，在进过混合高斯模型的参数化建模后，得到图13所示的曲线。在建模前还可对第一持握图像先进行平滑处理。图13所示的曲线是理想状态下的曲线，实际中每段曲线往往还会存在多个峰部分。那么，其中三段曲线分别为：

其中，μ表示曲线的期望值，δ表示曲线的方差，i表示每段曲线中的第i个峰，n表示P¹段曲线中所有峰的数量，m表示P²段曲线中所有峰的数量，k表示P³段曲线中所有峰的数量，p¹p²p³分别为三段曲线的最高峰的第一坐标值。

因此，整个曲线的参数化建模为：

其中，j表示在整体曲线中的第j段曲线，q表示整体曲线中的所有峰的数量，t表示每段曲线中所有峰的数量，由于整体化处理可能会忽略掉一些较小的峰值，q≤n+m+k；

从而g表示整体曲线中的所有峰的数量，同样简化中可能会忽略掉一些较小的峰值，g≤q。

步骤1202，获取参数化建模完成后的高斯参数作为第一特征向量。

经过混合高斯模型参数化建模后，即可获取到高斯参数作为第一特征向量。

沿用上例，有最终得到的可确定第一特征向量G^g＝{(μ₁,δ₁)，(μ₂,δ₂)，……(μ_g,δ_g)}。

步骤1203，对所述第二持握图像进行局部二值模式LBP处理，得到LBP特征直方图作为第二特征向量。

背板二维灰度图像如图11的特征向量获取方式较为多样化，优选的采用LBP处理，如九宫格方式遍历图像，最终得到LBP特征直方图。LBP特征直方图的第一坐标是九宫格方式的维数，最大是256，第二坐标为该背板二维灰度图像中具有一维数的像素点的个数。因此，得到的第二特征向量L^g＝{l¹₁，l²_2，……l^g₂₅₆}，其中，l^g为在维数为256时的第二坐标值。

步骤1204，将所述第一特征向量和所述第二特征向量结合作为特征向量。

将得到的两个特征向量结合，得到特征向量M^g，如M^g＝(G^g，L^g)。

当然，上述对第一持握图像和第二持握图像取特征向量的实现方式仅是一种较佳实现，第一持握图像也可以用其他模型进行参数化建模，第二持握图像也可以用其他处理方式提取图像的特征向量，在此不再一一赘述。

另外，查询到匹配的特征向量模板后，即可确定当前持握方式。之后，所述方法还包括：

根据所述当前持握方式，按照预设置的对应用户界面、操作流程和实现功能进行调整。

对应不同的持握方式设置了不同的用户界面、操作流程和实现功能的模式，根据当前持握方式进行调整后，用户能够进行更适用的方式对终端进行操作。

综上，本发明实施例的持握方式的识别方法，利用终端设置持握区域包括侧边框区域和背板区域的器件采集持握位置和持握强度，综合分析由持握信息所构建的持握图像的特征向量，并与特征向量模板进行匹配，从而确定当前用户的持握方式。由于持握区域包括了终端四个方向侧边边框覆盖区域、触摸屏边缘靠近侧边的区域以及背板区域，并结合了持握位置和持握强度等持握信息，考虑到了持握时持握区域及持握压力的整体三维分布，通过模板匹配时可以区分更加复杂的持握方式如双手、掌部夹持等，使得识别更加准确，适用性强，提升用户交互体验和操控效率。另外，由于直接通过持握区域进行采集，无需点亮屏幕，在锁屏的情况下即可实现，过程简单，识别效果稳定，不受终端姿态和重力方向的影响。

如图14所示，本发明实施例还提供了一种持握方式的识别装置，应用于具有触摸屏的终端，所述持握方式的识别装置包括：

构建模块1401，用于根据采集到的终端持握区域的持握信息，构建持握图像；其中，所述终端持握区域包括所述终端的侧边框区域和背板区域；所述持握信息包括用户手部在所述终端的持握位置和持握强度；

获取模块1402，用于对所述持握图像进行处理，获取所述持握图像的特征向量；

查询模块1403，用于根据所述特征向量，在预存储的特征向量模板中进行匹配查询，所述特征向量模板记录有所述终端在不同持握方式下的持握图像的特征向量；

确定模块1404，用于根据查询到的特征向量模板，确定当前持握方式。

其中，所述构建模块包括：

第一构建子模块，用于根据在所述终端的侧边框区域采集的持握信息，构 建第一持握图像；

第二构建子模块，用于根据在所述终端的背板区域采集的持握信息，构建第二持握图像。

其中，所述第一构建子模块包括：

坐标系建立单元，用于建立一直角坐标系，所述直角坐标系的原点为所述终端的侧边框区域内一预定位置，所述直角坐标系的第一坐标表示与所述预定位置顺同一方向沿终端边框外侧的距离值，所述直角坐标系的第二坐标表示在当前位置的强度累加值；

第一构建单元，用于根据所述持握信息，在所述直角坐标系中构建持握强度分布曲线，确定所述持握强度分布曲线为第一持握图像。

其中，所述第一构建单元包括：

第一获取子单元，用于获取持握强度集中的区域的强度累加极值点；

构建子单元，用于根据多个所述强度累加极值点，在所述直角坐标系中构建持握强度分布轮廓曲线；

第二获取子单元，用于获取除所述强度累加极值点外一预设数量采样点的强度累加值；

调整子单元，用于根据采样点的强度累加值调整所述持握强度分布轮廓曲线，得到所述持握强度分布曲线。

其中，所述第二构建子模块包括：

第二构建单元，用于根据所述持握信息，构建所述终端的背板二维灰度图像，确定所述背板二维灰度图像为第二持握图像。

其中，所述获取模块包括：

建模子模块，用于根据混合高斯模型，对所述第一持握图像进行参数化建模；

获取子模块，用于获取参数化建模完成后的高斯参数作为第一特征向量；

处理子模块，用于对所述第二持握图像进行局部二值模式LBP处理，得到LBP特征直方图作为第二特征向量；

结合子模块，用于将所述第一特征向量和所述第二特征向量结合作为特征向量。

其中，所述装置还包括：

调整模块，用于根据所述当前持握方式，按照预设置的对应用户界面、操作流程和实现功能进行调整。

本发明实施例的持握方式的识别装置，利用终端设置持握区域包括侧边框区域和背板区域的器件采集持握位置和持握强度，综合分析由持握信息所构建的持握图像的特征向量，并与特征向量模板进行匹配，从而确定当前用户的持握方式。由于持握区域包括了终端四个方向侧边边框覆盖区域、触摸屏边缘靠近侧边的区域以及背板区域，并结合了持握位置和持握强度等持握信息，考虑到了持握时持握区域及持握压力的整体三维分布，通过模板匹配时可以区分更加复杂的持握方式，使得识别更加准确，适用性强，提升用户交互体验和操控效率。另外，由于直接通过持握区域进行采集，无需点亮屏幕，在锁屏的情况下即可实现，过程简单，识别效果稳定，不受终端姿态和重力方向的影响。

需要说明的是，该装置是应用了上述持握方式的识别方法的装置，上述持握方式的识别方法的实现方式适用于该装置，也能达到相同的技术效果。

本发明实施例还提供了一种终端，所述终端具有触摸屏，所述终端包括如上所述的持握方式的识别装置。

本发明实施例的终端，利用其本身设置在持握区域包括侧边框区域和背板区域的器件采集持握位置和持握强度，综合分析由持握信息所构建的持握图像的特征向量，并与特征向量模板进行匹配，从而确定当前用户的持握方式。由于持握区域包括了终端四个方向侧边边框覆盖区域、触摸屏边缘靠近侧边的区域以及背板区域，并结合了持握位置和持握强度等持握信息，考虑到了持握时持握区域及持握压力的整体三维分布，通过模板匹配时可以区分更加复杂的持握方式，使得识别更加准确，适用性强，提升用户交互体验和操控效率。另外，由于直接通过持握区域进行采集，无需点亮屏幕，在锁屏的情况下即可实现，过程简单，识别效果稳定，不受终端姿态和重力方向的影响。

需要说明的是，该终端是应用了上述持握方式的识别方法的终端，上述持握方式的识别方法的实现方式适用于该终端，也能达到相同的技术效果。

进一步需要说明的是，此说明书中所描述的终端包括但不限于智能手机、平板电脑等，且所描述的许多功能部件都被称为模块，以便更加特别地强调其 实现方式的独立性。

此说明书中所描述的许多功能部件都被称为模块，以便更加特别地强调其实现方式的独立性。

本发明实施例中，模块可以用软件实现，以便由各种类型的处理器执行。举例来说，一个标识的可执行代码模块可以包括计算机指令的一个或多个物理或者逻辑块，举例来说，其可以被构建为对象、过程或函数。尽管如此，所标识模块的可执行代码无需物理地位于一起，而是可以包括存储在不同位里上的不同的指令，当这些指令逻辑上结合在一起时，其构成模块并且实现该模块的规定目的。

实际上，可执行代码模块可以是单条指令或者是许多条指令，并且甚至可以分布在多个不同的代码段上，分布在不同程序当中，以及跨越多个存储器设备分布。同样地，操作数据可以在模块内被识别，并且可以依照任何适当的形式实现并且被组织在任何适当类型的数据结构内。所述操作数据可以作为单个数据集被收集，或者可以分布在不同位置上(包括在不同存储设备上)，并且至少部分地可以仅作为电子信号存在于系统或网络上。

在模块可以利用软件实现时，考虑到现有硬件工艺的水平，所以可以以软件实现的模块，在不考虑成本的情况下，本领域技术人员都可以搭建对应的硬件电路来实现对应的功能，所述硬件电路包括常规的超大规模集成(VLSI)电路或者门阵列以及诸如逻辑芯片、晶体管之类的现有半导体或者是其它分立的元件。模块还可以用可编程硬件设备，诸如现场可编程门阵列、可编程阵列逻辑、可编程逻辑设备等实现。

范例性实施例是参考该些附图来描述于下。许多不同的形式和实施例是可行而不偏离本发明精神及教示，因此，本揭示不应被建构成为在此所提出范例性实施例的限制。更确切地说，这些范例性实施例被提供以使得本揭示会是完善又完整，且会将本发明范围传达给那些熟知此项技术的人士。在该些图式中，组件尺寸及相对尺寸也许基于清晰起见而被夸大。在此所使用的术语只是基于描述特定范例性实施例目的，并无意成为限制用。如在此所使用地，除非该内文清楚地另有所指，否则该单数形式“一”、“一个”和“该”是意欲将该些多个形式也纳入。会进一步了解到该些术语“包含”及/或“包括”在使用于本 说明书时，表示所述特征、整数、步骤、操作、构件及/或组件的存在，但不排除一或更多其它特征、整数、步骤、操作、构件、组件及/或其族群的存在或增加。除非另有所示，陈述时，一值范围包含该范围的上下限及其间的任何子范围。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。