FPD触控手势关键应用与产品开发趋势

触控应用在导航机、触控萤幕键盘、手机、Tablet平板电脑、笔电TouchPad、电子、电子书、MID行动上网装置处处可见。相对于以往PC/NB滑鼠的操控，手势（Gesture）更是当今触控应用上的主流操控模式，日后也可能应用在电视、视讯会议或上导入，成为新一代人机界面的互动模式。

手势是触控应用的操控关键

在触控萤幕上常看到的手势（Gesture），简单的说是以使用者的手指藉由点、按、拖曳或移动的各种先后姿势顺序，来定义各种不同操作行为。由于使用中不需透过校准就能得到精确的触控位置，也能做到多点触控的操作，并达到拖曳（drag）与手势（gesture）辨识的追踪与互动。目前支援手势辨识的作业系统／软体平台有： OS、Windows Phone 7、Palm webOS、Android、OSX （trackpad）、OSX （ ）、Microsoft Windows 7、Wacom Bamboo、GestureWorks （）、Microsoft Surface等。

绝大多数触控系统支援的核心手势（ Gesture）有点击（Tap）、双点击（Double Tap）、拖曳（Drag）、调小/缩小（Pinch）、拉开/放大（Spread）、按（ ）、弹指轻拂（Flick）、按住与点击（ & Tag）、旋转（Rotate）与掌按（palm）等。

若进一步深究，手势又可分为主要使用功能群，如选择的（Tap）手势、开启档案时用双击（Doubel Tap）、以及代表变换模式的长按（）手势；物件相关功能群，如按着与点击（Press & Tag）、旋转（Rotate）；删除动作有拖曳（Drag）、画面比例调整则有调小/缩小（Pinch）、拉开/放大（Spread）；复制动作则可用点击（ Tap）手势，而捆绑功能则运用按着移动（Press & Tag）加上拖曳（Drag）的复合手势，物件移动上则是按（Press）加上按着移动（Press & Tag）两个手势的组合。

移动功能群的手势则有旋转（Rotate）、拖曳（Drag）、两指拖曳移动（2F-drag）；调整画面大小的则有两指向中心移动的捏（Pinch）的手势代表缩小，两指从中心往外开的扩散（Spread）手势代表放大；卷动视窗画面的手势有弹指轻拂（Flick）、点击（Tap）、按（Press）、拖曳（Drag）、两指拖曳移动（2F-drag） 、双击（Double Tap）；利用往返的手指拖曳（Drag），代表擦拭或擦掉画面的手势。

支援快速手势辨识可简化应用程式介面开发

在导入绝对座标的电容式触控萤幕/触控板系统下，触控板由单层或多层的样式化（patterned）的ITO导电玻璃层来形成行、列交错的感测单元（sensing element）矩阵；触控系统藉由藉由背景手势软体函式库的建立，当手指接触触控板或触控萤幕时，造成静电场的改变来进行侦测；并藉由计算压下手指点与点的座标位置，以及按下的时间与移动的方式下，计算出对映的手势。使用中不需透过校准就能得到精确的触控位置，也能做到多点触控的操作，并可以达到拖曳（drag）与手势（gesture）辨识的追踪与互动，侦测记录及分辨出单点与多点的触控行为。

升达Gesture手势产生器晶片，可在两点触控萤幕下，模拟出多点触控的效果；内建101种各种触控萤幕通用的操控手势与相关演算法，直接以硬体IC计算方式回馈算出手势ID码。其优点在于：1.降低CPU/MCU 负载loading，CPU/MCU不再需要时时记录各按下点的绝对座标，以及浪费太多时间做计算手势的动作。 2.以往使用者若划下错误的手势码，由于先前按下的点仍然被输入、侦测，形同CPU/MCU仍浪费了一大圈执行时间计算之后，才发觉出不正确的杂讯或不良的手势，占用了宝贵的CPU/MCU计算资源；若以硬体解码方式，则当使用者写下正确的手势时，硬体才会侦测出并回馈丢出手势ID码，形同协助MCU/CPU过滤掉不正常杂讯与不良的手势，不造成额外的CPU/MCU的负担。 3.多个手势ID码可组合出更复杂的操控手势，简化程式撰写方式，省略掉反覆的记录与计算，记忆体资源比较节省，也相对的降低整体系统的耗电量。

张协理以数据为例，若以绝对座标来计算手势，一个手势需要约80个画面页框（）计算与处理，每个页框处理约6ms，因此一个完整的手势辨识须花费480ms的时间，若是以一颗 MCU来说，每一秒钟就有480ms时间在处理手势运算，花了48%的执行资源，负担实在太重；即使用 MCU/CPU，每一秒仍需要花4.8 ms来处理手势运算，浪费近0.5%的执行资源。

若导入硬体手势ID辨识，仅花8个画面页框就能产生出一个手势ID码，以PS/2介面回应速度12.5ms计算，仅12.5ms * 8==0.1秒即可求出一个手势ID码，一秒钟可产生10个手势ID码；若导入 MCU/CPU，约200个指令处理一个手势ID码，则处理时间约为1/ * 200 （） = 500ns，每一秒钟要处理的总时间为10 * 500ns = 5us。

以硬体辨识手势ID码跟座标辨识演算法来看，其CPU占用时间比为5us ： （5us+4.8ms）≒1:1000；即使用的MCU/CPU，其CPU占用时间比一样为500us ： （500us+480ms） ≒1:1000。由此可见硬体辨识手势ID码所节省的执行时间效益，以及在记忆体节省与功耗上的优势。