移动终端儿童用户非协作式判断及限制操作权限的方法

摘要

本发明公开了一种移动终端儿童用户的非协作式判断及限制操作权限的方法，利用用户在触摸屏上进行点击或者滑动操作时产生的触控事件序列，分析计算触摸手指宽度和指尖面积、触摸接触面宽度和长度、触摸压力信息，进而判断用户是否为儿童，并限制或恢复相应操作权限。本发明方法的优点在于：操作简单，无需增加任何额外设备；不用使用摄像头，避免了图像信息处理技术会受到环境和生理因素干扰的问题。使用场景更加自然，可在后台自动对当前用户是否为儿童、而且识别精度高。同时，可以根据判断结果自动限制或恢复用户的部分权限，使用方便、用户体验好。

说明书

技术领域

本发明涉及用户年龄的区分技术，特别涉及一种通过智能移动终端后台 监控技术判断操作者是否为儿童及操作权限约束的方法。

背景技术

随着社会的进步，智能移动终端越来越普及，儿童很容易接触到智能移 动终端。为了防止儿童沉溺于游戏或者未经大人许可进行移动支付等操作， 对操作者是否为儿童进行判断，同时限制一部分智能移动终端的操作权限， 已成为广受关注的问题。

现今市场上简单有效的对操作者的年龄进行判别方法主要基于面部识别 技术，通过开启摄像头拍摄操作者面部来对其年龄进行判别。但该技术受到 环境和生理因素的干扰，识别精度不高。同时，由于需要用户主动配合进行 面部拍摄，现有方法不能自动在后台对用户是否为儿童进行判断并对其操作 权限进行相应的管理。

发明内容

本发明的目的是提供一种可以在后台判断移动终端用户是否为儿童并限 制该已判定为儿童的用户操作权限的方法。

为达到以上目的，本发明是采取如下技术方案予以实现的：

一种移动终端儿童用户非协作式判断及限制操作权限的方法，其特征在 于，包括下述步骤：

(1)获取用户在触摸屏上进行点击或者滑动操作时产生的触控事件序 列；

(2)提取所述触控事件序列中每个事件包含的与用户手指大小和触摸力 度相关的信息，构成对应于该用户触摸手指的生理参数特征序列；

(3)根据所述生理参数特征序列计算该用户的触摸手指宽度和指尖面 积、触摸接触面宽度和长度、触摸压力信息构成该用户的生理参数特征向量；

(4)当所述生理参数特征向量满足预设条件时，判定该用户为儿童用户；

(5)通知智能移动终端操作系统或相应应用程序限制该儿童用户的操作 权限，包括：移动支付、修改系统设置、游戏运行。

上述方案步骤(4)中，所述预设条件是将该用户的生理参数特征向量输 入预先训练好的年龄分类器，当分类器输出的结果指示为儿童，即判定该用 户为儿童用户。

步骤(2)中，所述与用户手指大小和触摸力度相关的信息，包括以下三 类中的一类或者多类：

1)操作系统在当前触控事件中上报的描述触摸工具大小的数据；

2)操作系统在当前触控事件中上报的描述触摸接触面大小的数据；

3)操作系统在当前触控事件中上报的描述触摸压力大小的数据。

本发明的优点在于：不用使用摄像头，避免了图像信息处理技术会受到 环境和生理因素干扰的问题。使用场景更加自然，可在后台自动对当前用户 是否为儿童、而且识别精度高。同时，可以根据判断结果自动限制或恢复用 户的部分权限，使用方便、用户体验好。

本发明可以应用于各种以触摸屏(或触摸显示器)作为输入设备，并基 于用户对该触摸屏的触摸操作，完成各种功能的终端设备，例如，智能手机、 平板电脑以及带触摸屏的计算设备、信息显示设备或通信设备等。

附图说明

下面结合附图及具体实施方式对本发明做进一步的详细描述。

图1是本发明方法的总体流程示意图。

图2是儿童用户操作过程中后台获取的触摸工具长轴数值频次统计图。

图3是非儿童用户操作过程中后台获取的触摸工具长轴数值频次统计图

具体实施方式

本发明方法所述儿童年龄为小于或等于10岁，作为Service(服务)在基 于Android操作系统的智能移动终端后台运行，自动采集用户在前台触屏操作 时所产生的触屏操作事件序列。不需要用户主动配合，根据分析采集到的触 屏操作事件序列即可判断用户是否为儿童。下面以两个具体实例予以详细说 明。

实施例1

参考图1，针对用户单指触屏操作行为的判断处理过程，具体方法为：

(1)获取用户触屏操作数据

Service中自动读取Android操作系统的输入子系统中触摸屏的输入设备 文件，获取用户的单指点击或者滑动时产生的触屏操作事件序列。

触屏操作事件由Android操作系统上报，信息格式是：{触点横坐标、触 点纵坐标、手指标识、时间戳、触摸工具长轴、触摸工具短轴、触摸面长轴、 触摸面短轴、触摸压力}。

在Android的多点触控协议中，触摸工具长轴表示为 ABS_MT_WIDTH_MAJOR，触摸工具短轴表示为ABS_MT_WIDTH_MINOR， 触摸面长轴表示为ABS_MT_TOUCH_MAJOR，触摸面短轴表示为 ABS_MT_TOUCH_MINOR，触摸压力表示为ABS_MT_PRESSURE，在其他 移动操作系统中，也有类似的描述触屏事件的信息格式。

(2)提取生理参数特征序列。

提取用户的单指触屏事件序列中，每个触屏事件中的触摸工具长轴、触 摸工具短轴、触摸面长轴、触摸面短轴、触摸压力构成用户的生理参数特征 序列。

如图2所示，是一个7岁的儿童用户在操作手机进行游戏的一段时间内， 后台采集到的触屏事件中的触摸工具长轴数值频次统计图，其中横坐标表示 从触摸事件中获得的触摸工具长轴的数值，纵坐标表示在这段时间内相应数 值的出现频次，从图中看出，该儿童的触摸工具长轴数值主要集中在2到8 之间，触摸工具长轴数值在4附近出现次数最多，峰值较为突出；

如图3所示，是一个超过20岁的非儿童用户在操作同一手机进行同一款 游戏的一段时间内，后台采集到的触屏事件中的触摸工具长轴数值频次统计 图，其中横坐标表示从触摸事件中获得的触摸工具长轴的数值，纵坐标表示 在这段时间内相应数值的出现频次，从图中看出，该非儿童用户的触摸工具 长轴数值主要集中在6到14之间，触摸工具长轴数值在10附近出现次数最 多，峰值较为平缓；可以看出，两者的分布具有较为明显的区别。

(3)计算生理参数特征向量。

根据生理参数特征序列计算所述用户的触摸手指宽度和指尖面积、触摸 接触面宽度和长度、触摸压力信息构成所述用户的生理参数特征向量。

具体的计算方法如下：

触摸手指宽度为生理特征序列中触摸工具长轴的均值，触摸手指指尖面 积为生理特征序列中触摸工具长轴×触摸工具短轴的均值，触摸接触面宽度 为生理特征序列中触摸面短轴的均值，触摸接触面长度为生理特征序列中触 摸面长轴的均值，触摸压力为生理特征序列中触摸压力信息的均值。

(4)年龄分类器判定用户是否为儿童。

所述训练好的年龄分类器是指事先采集3到10岁8个不同年龄阶段各个 性别组的儿童的生理参数特征向量作为训练数据，训练完成的单分类器，例 如单分类支持向量机等，包括已经通过使用已有数据进行儿童和非儿童区分 实验获得的设定的阈值。以生理参数特征向量作为分类器输入得到年龄的检 测值，若年龄的检测值小于设定的阈值，则认为用户为儿童。

(5)限制/恢复用户权限

若判定用户为儿童，则通知智能移动终端操作系统或相应应用程序限制 游戏启动权限(也包括其它涉及成人财产隐私等应用)；

若判定用户不为儿童，则通知智能移动终端操作系统或相应应用程序恢 复智能移动终端对于一般操作者的缺省权限。

实施例2

该实施例与实施例1的触屏操作行为的判断处理过程基本类似，主要区 别是针对用户两指或两指以上的触屏操作。

在检测到用户进行多指触屏操作时，根据触屏事件序列反映的多指操作 模式，推测用户在用哪几根手指进行操作。对每个手指产生的触屏事件序列 都按照单指的方式进行计算分析，根据得到的多个手指的生理参数特征向量， 根据每个手指的年龄分类器分别得出结论，若其中一个手指的年龄分类器判 定用户是儿童则判定用户即为儿童。

具体的操作手指的推测可按以下方法进行：

双指操作一般为拇指和食指的缩放，工具长轴数值大的为拇指；两指以 上的多指操作一般为五指抓握，工具长轴数值最大的为拇指，工具长轴最小 的为小指，根据拇指和小指顺序可以确定左右手，拇指和小指相邻顺序为逆 时针为右手，反之左手；双指并列的双指拖动操作一般为食指和中指，按照 运动方向触点位置靠前的是食指。三指(食指、中指、无名指)并列操作不 常见，可根据五指抓握的模式来判断用户习惯左手还是右手，再根据右手用 户从左至右依次为食指、中指、无名指，左手用户从右至左依次为食指、中 指、无名指的顺序判断对应手指。