一种识别硬件手势的方法及移动终端

1.一种识别硬件手势的方法，其特征在于，该方法包括：
移动终端的驱动层获取手指在移动终端触摸屏上的触控信息；
移动终端的架构层按照所述驱动层发送的触控信息的数据格式，接收所述驱动层发送的触控信息，并反向解析接收到的触控信息；
所述架构层对所述触控信息中的数据进行预处理；并将预处理后的数据透明传输至移动终端的手势算法处理层；
移动终端的手势算法处理层根据预处理后的数据对硬件手势进行识别；其中，所述根据预处理后的数据对硬件手势进行识别为：
移动终端的手势算法处理层根据预处理后的数据得到触摸屏上手指的运动状态，当确定运动状态是有手指在触摸屏上运动，且确定产生新的硬件手势时，手势算法处理层根据收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，对硬件手势进行识别；
所述确定产生新的硬件手势为：确定收到的motion类中的产生硬件手势的时间与上一次收到的motion类中的产生硬件手势的时间不一致。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取手指在移动终端触摸屏上的触控信息为：移动终端的驱动层中的芯片实时获取手指在移动终端触摸屏上的触控信息，将触控信息发送给架构层；
所述触控信息包括：以移动终端触摸屏左上角为原点的坐标系中手指的坐标值、手指的指宽值、手指对触摸屏的压力、手指的按压触摸值和硬件手势信息；
所述硬件手势信息包括：两指合拢或分离的方向信息和两指合拢或分离的幅度信息，或两指左旋或右旋的方向信息以及两指旋转的角度信息，或硬件手势的幅度信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述触控信息中的数据进行预处理为：
移动终端的架构层根据触控信息的数据，将手指的运动状态信息记录到motion类的对象中；架构层将触控信息中的数据和产生硬件手势的时间记录到motion类的对象中，并将motion类的对象中的数据发送给手势算法处理层；
所述运动状态信息包括：有手指在运动、手指都弹起和有手指按下。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述手势算法处理层根据收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，对硬件手势进行识别为：
硬件手势是pinch手势，则手势算法处理层根据收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息计算硬件手势的强度系数，将所述硬件手势的强度系数发送给移动终端的应用层；
或，硬件手势是rotate手势，则手势算法处理层读取收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，将读取出的硬件手势的方向信息和角度信息发送给移动终端的应用层；
或，硬件手势是palm reject手势，则手势算法处理层读取收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，判断其中的幅度信息与预设的palm reject的门限的大小，如果幅度信息大于或等于所述palm reject的门限，结束流程；如果幅度信息小于所述palm reject的门限，则进行与其对应的处理。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，该方法还包括：根据识别结果在移动终端上实现硬件手势对应的功能。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据识别结果在移动终端上实现硬件手势对应的功能为：
如果硬件手势是pinch手势，硬件手势的强度系数小于1，在移动终端上实现图片的缩小，根据硬件手势的强度系数的大小确定缩小的比例；硬件手势的强度系数大于1，在移动终端上实现图片的放大，根据硬件手势的强度系数的大小确定放大的比例；如果等于1，不执行任何操作。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据识别结果在移动终端上实现硬件手势对应的功能为：
如果硬件手势是rotate手势，如果方向信息大于0，在移动终端上实现图片的顺时针旋转，如果方向信息小于0，在移动终端上实现图片的逆时针旋转，根据两指旋转的角度信息确定旋转角度的大小，如果方向信息等于0，不执行任何操作。
8.一种识别硬件手势的移动终端，其特征在于，该移动终端包括：驱动层、架构层、手势算法处理层；其中，
驱动层，用于获取手指在移动终端触摸屏上的触控信息；
架构层，用于按照所述驱动层发送的触控信息的数据格式，接收所述驱动层发送的触控信息，并反向解析接收到的触控信息；并对所述触控信息中的数据进行预处理；将预处理后的数据透明传输至手势算法处理层；
手势算法处理层，用于根据预处理后的数据得到触摸屏上手指的运动状态，当确定运动状态是有手指在触摸屏上运动，且确定产生新的硬件手势时，手势算法处理层根据收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，对硬件手势进行识别；
所述确定产生新的硬件手势为：确定收到的motion类中的产生硬件手势的时间与上一次收到的motion类中的产生硬件手势的时间不一致。
9.根据权利要求8所述的移动终端，其特征在于，该移动终端还包括：应用层，用于根据识别结果在移动终端上实现硬件手势对应的功能。

一种识别硬件手势的方法及移动终端\n技术领域\n[0001] 本发明涉及移动终端领域的手势识别技术，尤其涉及一种识别硬件手势的方法及移动终端。\n背景技术\n[0002] 移动通讯的迅速发展，引起整个社会的方方面面不同程度的改变，目前移动终端已成为绝大多数人生活中不可或缺的一部分。未来移动终端的人机交互将以自然性、多通道性、协作性为主要发展方向，试图通过手势、语音、表情等人类自然的交流方式形成多通道、多模式的用户与移动终端的自然对话，以提高用户的体验效果。移动终端的用户界面(UI，User Interface)由“以技术为中心”向“以用户为中心”发展的趋势，使自然直观的自然人机交互成为用户界面发展的必然趋势。其中，手势交互这一交互方式作为适应自然交互趋势的UI交互形式，正逐渐受到大家的重视，应用的广泛性日益扩大。\n[0003] 移动终端的厂商已经在UI技术上花费了很多精力，包括UI设计、鼠标、键盘、轨迹球、重力传感器等。随着智能移动终端的普及，触摸屏的功能越来越不可替代，手势也因其新奇性、方便性、易用性，成为人机交互新技术。基于自然手势的可双指触摸的人机交互，是用户与移动终端之间自然和谐对话的一种新的交互技术。这种方式是“以用户为中心”的交互，与传统的触摸屏只能单个指头的操作不同，这种方式允许用户多个手指同时操作一个移动终端，甚至可以让多个用户同时操作。但是多个手指同时操作意味着允许处理更加复杂的任务，因此如何既快速、又高效的实现手势交互是移动终端制造商迫在眉睫要解决的问题。\n[0004] 目前为止，苹果公司在做这方面研究，已经实现的功能主要有滑动解锁、缩放和翻转等，但是主要集中在UI的设计方面。此外，还有一些触摸屏厂商做的底层手势交互处理，主要研究一些底层的算法和结构，能够直接提供给移动终端一些复杂的硬件手势，例如pinch手势、rotate手势、palm reject手势等，这些硬件手势可以直接从触摸屏的芯片中获取，不需要利用复杂的算法经过计算得到。\n[0005] 图1是现有技术中android平台上实现手势识别的系统结构示意图，如图1所示，做一次两指分离或者合拢的动作，假设驱动层以80Hz的频率上报数据给架构层，每秒架构层需要进行80*N次的计算，其中N代表一次完整事件所需要手指的触点信息，触点信息主要包括：以移动终端屏幕左上角为原点的x坐标的值和y坐标的值，手指的指宽w，手指对屏幕的压力p，多点同步上报(SYN_MT_REPORT，Synchronize Multi-Touch Report)的值，同步上报(SYN_REPORT，Synchronize Report)的值；如果是单指，则N＝6，如果是两指，则N＝11，如果是M个指头，则N＝5*M+1；架构层把一次完整事件的信息进行预处理，放在motion类中，因为驱动层以80Hz的频率上报数据给架构层，所以每秒最多产生80次motion，然后将每次预处理后的motion类中的数据发送给手势算法处理层进行处理，手势算法处理层每28ms处理一次，所以每秒大概计算35次。\n[0006] 上述方法中，对于产生的手势是根据各个指头的坐标信息通过一定的算法计算得到的，手势的识别方法比较复杂，而且需要进行多次计算，使得手势的识别效率较低。\n发明内容\n[0007] 有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种识别硬件手势的方法及移动终端，能够快捷、高效地识别移动终端的硬件手势。\n[0008] 为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：\n[0009] 本发明提供一种识别硬件手势的方法，包括：\n[0010] 获取手指在移动终端触摸屏上的触控信息，并对所述触控信息中的数据进行预处理；\n[0011] 根据预处理后的数据对硬件手势进行识别。\n[0012] 上述方法中，所述获取手指在移动终端触摸屏上的触控信息为：移动终端的驱动层中的芯片实时获取手指在移动终端触摸屏上的触控信息，将触控信息发送给架构层；\n[0013] 所述触控信息包括：以移动终端触摸屏左上角为原点的坐标系中手指的坐标值、手指的指宽值、手指对触摸屏的压力、手指的按压触摸值和硬件手势信息；\n[0014] 所述硬件手势信息包括：两指合拢或分离的方向信息和两指合拢或分离的幅度信息，或两指左旋或右旋的方向信息以及两指旋转的角度信息，或硬件手势的幅度信息。\n[0015] 上述方法中，所述对所述触控信息中的数据进行预处理为：\n[0016] 移动终端的架构层根据触控信息的数据，将手指的运动状态信息记录到motion类的对象中；架构层将触控信息中的数据和产生硬件手势的时间记录到motion类的对象中，并将motion类的对象中的数据发送给手势算法处理层；\n[0017] 所述运动状态信息包括：有手指在运动、手指都弹起和有手指按下。\n[0018] 上述方法中，所述根据预处理后的数据对硬件手势进行识别为：\n[0019] 移动终端的手势算法处理层根据预处理后的数据得到触摸屏上手指的运动状态，当确定运动状态是有手指在触摸屏上运动，且确定产生新的硬件手势时，手势算法处理层根据收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，对硬件手势进行识别。\n[0020] 上述方法中，所述手势算法处理层根据收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，对硬件手势进行识别为：\n[0021] 硬件手势是pinch手势，则手势算法处理层根据收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息计算硬件手势的强度系数，将所述硬件手势的强度系数发送给移动终端的应用层；\n[0022] 或，硬件手势是rotate手势，则手势算法处理层读取收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，将读取出的硬件手势的方向信息和角度信息发送给移动终端的应用层；\n[0023] 或，硬件手势是palm reject手势，则手势算法处理层读取收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，判断其中的幅度信息与预设的palm reject的门限的大小，如果幅度信息大于或等于所述palm reject的门限，结束流程；如果幅度信息小于所述palm reject的门限，则进行与其对应的处理。\n[0024] 上述方法中，该方法还包括：根据识别结果在移动终端上实现硬件手势对应的功能。\n[0025] 上述方法中，所述根据识别结果在移动终端上实现硬件手势对应的功能为：\n[0026] 如果硬件手势是pinch手势，硬件手势的强度系数小于1，在移动终端上实现图片的缩小，根据硬件手势的强度系数的大小确定缩小的比例；硬件手势的强度系数大于1，在移动终端上实现图片的放大，根据硬件手势的强度系数的大小确定放大的比例；如果等于\n1，不执行任何操作。\n[0027] 上述方法中，所述根据识别结果在移动终端上实现硬件手势对应的功能为：\n[0028] 如果硬件手势是rotate手势，如果方向信息大于0，在移动终端上实现图片的顺时针旋转，如果方向信息小于0，在移动终端上实现图片的逆时针旋转，根据两指旋转的角度信息确定旋转角度的大小，如果方向信息等于0，不执行任何操作。\n[0029] 本发明还提供一种识别硬件手势的移动终端，包括：驱动层、架构层、手势算法处理层；其中，\n[0030] 驱动层，用于获取手指在移动终端触摸屏上的触控信息；\n[0031] 架构层，用于对所述触控信息中的数据进行预处理；\n[0032] 手势算法处理层，用于根据预处理后的数据对硬件手势进行识别。\n[0033] 上述移动终端中，该移动终端还包括：\n[0034] 应用层，用于根据识别结果在移动终端上实现硬件手势对应的功能。\n[0035] 本发明提供的识别硬件手势的方法及移动终端，获取手指在移动终端触摸屏上的触控信息，并对所述触控信息中的数据进行预处理；根据预处理后的数据对移动终端的硬件手势进行识别；同时，在手势算法处理层只需要计算硬件手势的强度系数，或不进行计算直接将读取的数据发送给应用层，即可实现硬件手势的应用，如此，大大降低了手势算法处理层的计算量，提高了移动终端的反应速度，能快捷、高效地进行硬件手势的识别，进而给使用触摸屏的移动终端用户带来良好的使用体验，使用户操作更方便、更快捷。\n[0036] 此外，本发明保留了原有系统中简单手势的应用，不需要扩展很多硬件手势接口，方便维护；另一方面，直接从移动终端触摸屏的芯片中获取硬件手势信息，节省了复杂的硬件手势的识别和计算时间，提高了移动终端的工作效率。\n附图说明\n[0037] 图1是现有技术中android平台上实现手势识别的系统的结构示意图；\n[0038] 图2是本发明实现识别硬件手势的方法的流程示意图；\n[0039] 图3是本发明中硬件手势产生时的数据格式的示意图；\n[0040] 图4是本发明实现识别硬件手势的移动终端的结构示意图。\n具体实施方式\n[0041] 本发明的基本思想是：获取手指在移动终端触摸屏上的触控信息，并对所述触控信息中的数据进行预处理；根据预处理后的数据对硬件手势进行识别。\n[0042] 下面通过附图及具体实施例对本发明再做进一步的详细说明。\n[0043] 本发明提供一种识别硬件手势的方法，图2是本发明实现识别硬件手势的方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括以下步骤：\n[0044] 步骤201，获取手指在移动终端触摸屏上的触控信息；\n[0045] 具体为，移动终端的驱动层中的芯片从移动终端触摸屏的芯片中，实时获取手指在移动终端触摸屏上的触控信息；其中，如果移动终端触摸屏上的手势是简单的手势，例如一个指头的手势，如点击、双击、长按或拖拽等，则触控信息包括：以移动终端触摸屏的左上角为原点的坐标系中，该手指的坐标值x和y、手指的指宽值w和手指的压力p；如果移动终端触摸屏上的手势是两指或两指以上的较复杂的手势，即硬件手势，则触控信息包括：以移动终端触摸屏的左上角为原点的坐标系中，硬件手势中任意一个手指的坐标值x和y、手指的指宽值w、手指对触摸屏的压力p，以及该硬件手势的硬件手势信息；\n[0046] 如果该硬件手势是pinch手势，硬件手势信息包括两指合拢或分离的方向信息O，以及两指合拢或分离的幅度信息A；如果该硬件手势是rotate手势，硬件手势信息包括两指左旋或右旋的方向信息O，以及两指旋转的角度信息ω；如果该硬件手势是palm reject手势，硬件手势信息包括硬件手势的幅度信息A；其中，驱动层可以根据移动终端触摸屏的芯片发送的消息的内容确定硬件手势的类型；\n[0047] 这里，驱动层按照一定的数据格式对触控信息进行封装处理，其中，一定的数据格式如图3所示，图3是本发明中硬件手势产生时的数据格式的示意图；驱动层将封装处理后的触控信息通过驱动层和架构层连接的传输通道发送给架构层；其中，驱动层是以一定的频率将封装处理后的触控信息发送给架构层的，该频率又称为中断频率，不同的触摸屏生产厂商提供的中断频率不同，通常采用60Hz至80Hz，有的高达250Hz。\n[0048] 步骤202，对获取的触控信息中的数据进行预处理；\n[0049] 具体的，移动终端的架构层按照驱动层发送的触控信息的数据格式，接收驱动层发送的触控信息，例如：驱动层按照坐标值x、坐标值y、手指的指宽值w、手指对触摸屏的压力p和硬件手势信息的顺序发送触控信息，架构层就按照硬件手势信息、手指对触摸屏的压力p、手指的指宽值w、坐标值y、坐标值x的顺序，反向解析触控信息；\n[0050] 这里，架构层对收到的触控信息中的数据进行预处理，即：根据收到的触控信息中的数据，识别出手指的个数，根据手指的个数的变化，将手指的运动状态信息记录到motion类中；其中，所述运动状态信息包括：ACTION_MOVE、ACTION_UP、ACTION_DOWN，ACTION_MOVE表示有手指在运动，ACTION_UP表示所有的手指都弹起，ACTION_DOWN表示有手指按下；\n[0051] 同时，架构层将触控信息中的数据记录到motion类的对象中，如果该手势是硬件手势，则触控信息中已经携带有硬件手势信息，还需要将产生该硬件手势的时间记录到该motion类的对象中；架构层将motion类中的数据发送给手势算法处理层；所述motion类是一种class程序语言，一类性质相同的数据存储到一个motion类中，在本发明中motion类相当于用于存储触控信息以及对触控信息进行预处理后的一种存储介质。\n[0052] 在步骤201中获取的触控信息中的硬件手势中任意一个手指的坐标值x和y、手指的指宽值w、手指对触摸屏的压力p的作用是，用来携带硬件手势的硬件手势信息和产生该硬件手势的时间，即实现将硬件手势信息和产生该硬件手势的时间透明传输给手势算法处理层。\n[0053] 步骤203，根据预处理后的数据对硬件手势进行识别；\n[0054] 具体的，移动终端的手势算法处理层收到架构层发送的motion类中的数据如果没有包括硬件手势信息及产生该硬件手势的时间，表示移动终端触摸屏上的手势是简单的手势，则执行简单的手势的处理流程，该处理流程属于现有技术，这里不再赘述。\n[0055] 如果移动终端的手势算法处理层收到架构层发送的motion类中的数据，所述数据如果包括硬件手势信息及产生该硬件手势的时间，表示移动终端触摸屏上的手势是较复杂的手势，则手势算法处理层根据收到的运动状态信息可以知道触摸屏上手指的运动状态；手势算法处理层根据motion类中的数据得到手指的运动状态信息，如果是ACTION_UP或ACTION_DOWN，表示手指是全部抬起，或者只是按下，因此手指并没有在移动终端上运动，不会产生硬件手势，所以不需要对硬件手势进行识别，结束流程；\n[0056] 如果是ACTION_MOVE，当手势算法处理层确定触摸屏上运动的手指的数量是两指时，判断收到的motion类中的产生硬件手势的时间与上一次收到的motion类中的产生硬件手势的时间是否一致，如果不一致，则说明产生了一个新的硬件手势，则根据收到的motion类中的硬件手势信息对硬件手势进行识别；如果一致，则说明没有产生新的硬件手势，结束流程；\n[0057] 手势算法处理层根据预处理后的数据，即收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，对硬件手势进行识别具体为：\n[0058] 如果硬件手势是pinch手势，手势算法处理层读取收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，其中的方向信息O为正值，表示两指分离，如果方向信息O为负值，表示两指合拢，根据公式Math.abs(A/30+1)计算硬件手势的强度系数，手势算法处理层将识别结果，即计算出的硬件手势的强度系数发送给移动终端的应用层；其中参数A包含方向信息O和幅度信息A，参数A既可以是正值也可以是负值，强度系数可以作为一次放大或缩小的倍数应用在图片库；pinch手势主要应用于图片库、浏览器和google map；\n[0059] 如果硬件手势是rotate手势，手势算法处理层读取收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，读取其中的方向信息O，如果方向信息O为正值，表示两指顺时针旋转，如果方向信息O为负值，表示两指逆时针旋转，读取两指旋转的角度信息ω，手势算法处理层将识别结果，即读取出的硬件手势的方向信息O和角度信息ω发送给移动终端的应用层；rotate手势主要应用与图片库和camera的聚焦功能；\n[0060] 如果硬件手势是palm reject手势，根据用户需求预先设置palm reject的门限；\n手势算法处理层读取收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，读取其中的幅度信息A，如果该幅度信息A大于或等于预设的palm reject的门限，则表示触摸屏上的硬件手势接触面积过大，不进行任何处理，结束流程；如果该幅度信息A小于预设的palm reject的门限，则表示触摸屏上的硬件手势接触面积较小，例如单指、两指等，则进行与其对应的处理，针对单指的处理过程属于现有技术，这里不再进行赘述，针对两指的处理过程可以利用本实施例的方法进行处理；\n[0061] 针对palm reject手势的上述处理方法主要是为了防止误操作，例如，用户在拨打或接听具有触摸屏的移动终端时，脸部贴到触摸屏上，如果不采取上述处理方法，移动终端会根据用户的触摸采取操作，产生误操作，影响用户的接听或拨打，如果采用上述处理方法，即使用户的脸部贴到触摸屏上，但是由于接触的面积较大，导致此次硬件手势无效，移动终端不会根据用户的触摸采取操作，避免产生误操作。\n[0062] 步骤204，根据识别结果在移动终端上实现硬件手势对应的功能；\n[0063] 具体的，移动终端的应用层接收手势算法处理层发送的识别结果；\n[0064] 如果硬件手势是pinch手势，硬件手势的强度系数小于1，表示两指合拢，例如，可在移动终端上实现图片的缩小的功能，根据硬件手势的强度系数的大小确定缩小的比例，硬件手势的强度系数大于1，表示两指分离，例如可在移动终端上实现图片的放大的功能，根据硬件手势的强度系数的大小确定放大的比例；如果等于1，说明两指没有在移动终端的触摸屏上运动，不执行任何操作；\n[0065] 如果硬件手势是rotate手势，可在移动终端上实现图片旋转的功能，如果方向信息O大于0，表示两指顺时针旋转，例如，可在移动终端上实现图片的顺时针旋转的功能，根据两指旋转的角度信息ω确定旋转角度的大小，如果方向信息O小于0，表示两指逆时针旋转，例如，可在移动终端上实现图片的逆时针旋转的功能，根据两指旋转的角度信息ω确定旋转角度的大小，如果方向信息O等于0，说明两指没有在移动终端的触摸屏上运动，不执行任何操作。\n[0066] 此外，本发明可以应用于多种操作系统，如Windows Mobile操作系统、Symbian操作系统以及Android操作系统等，还可以应用于全球定位系统。\n[0067] 为实现上述方法，本发明还提供一种识别硬件手势的移动终端，图4是本发明实现识别硬件手势的移动终端的结构示意图，如图4所示，该移动终端包括：驱动层41、架构层42、手势算法处理层43；其中，\n[0068] 驱动层41，用于获取手指在移动终端触摸屏上的触控信息；\n[0069] 架构层42，用于对所述触控信息中的数据进行预处理；\n[0070] 手势算法处理层43，用于根据预处理后的数据对硬件手势进行识别。\n[0071] 该移动终端进一步包括：应用层44，用于根据识别结果在移动终端上实现硬件手势对应的功能。\n[0072] 所述获取手指在移动终端触摸屏上的触控信息为：移动终端的驱动层41中的芯片实时获取手指在移动终端触摸屏上的触控信息，将触控信息发送给架构层42；\n[0073] 所述触控信息包括：以移动终端触摸屏左上角为原点的坐标系中手指的坐标值、手指的指宽值、手指对触摸屏的压力、手指的按压触摸值和硬件手势信息；\n[0074] 所述硬件手势信息包括：两指合拢或分离的方向信息和两指合拢或分离的幅度信息，或两指左旋或右旋的方向信息和及两指旋转的角度信息，或硬件手势的幅度信息。\n[0075] 所述对所述触控信息中的数据进行预处理为：移动终端的架构层42根据触控信息的数据，将手指的运动状态信息记录到motion类的对象中；架构层42将触控信息中的数据和产生硬件手势的时间记录到motion类的对象中，并将motion类的对象中的数据发送给手势算法处理层43；\n[0076] 所述运动状态信息包括：有手指在运动、手指都弹起和有手指按下。\n[0077] 所述根据预处理后的数据对硬件手势进行识别为：移动终端的手势算法处理层\n43根据预处理后的数据得到触摸屏上手指的运动状态，当确定运动状态是有手指在触摸屏上运动，且确定产生新的硬件手势时，手势算法处理层43根据收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，对硬件手势进行识别。\n[0078] 所述手势算法处理层43根据收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，对硬件手势进行识别为：如果硬件手势是pinch手势，手势算法处理层43根据收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息计算硬件手势的强度系数，将所述硬件手势的强度系数发送给移动终端的应用层44。\n[0079] 所述手势算法处理层43根据收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，对硬件手势进行识别为：如果硬件手势是rotate手势，手势算法处理层43读取收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，将读取出的硬件手势的方向信息和角度信息发送给移动终端的应用层44。\n[0080] 所述手势算法处理层43根据收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，对硬件手势进行识别为：如果硬件手势是palm reject手势，手势算法处理层43读取收到的motion类中的触控信息的硬件手势信息，判断其中的幅度信息与预设的palm reject的门限的大小，如果幅度信息大于或等于所述palm reject的门限，结束流程；如果幅度信息小于所述palm reject的门限，则进行与其对应的处理。\n[0081] 所述根据识别结果在移动终端上实现硬件手势对应的功能为：如果硬件手势是pinch手势，硬件手势的强度系数小于1，在移动终端上实现图片的缩小，根据硬件手势的强度系数的大小确定缩小的比例；硬件手势的强度系数大于1，在移动终端上实现图片的放大，根据硬件手势的强度系数的大小确定放大的比例；如果等于1，不执行任何操作。\n[0082] 所述根据识别结果在移动终端上实现硬件手势对应的功能为：如果硬件手势是rotate手势，如果方向信息大于0，在移动终端上实现图片的顺时针旋转，如果方向信息小于0，在移动终端上实现图片的逆时针旋转，根据两指旋转的角度信息确定旋转角度的大小，如果方向信息等于0，不执行任何操作。\n[0083] 以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。