[發明專利]一種按鍵行為的特征數據的處理裝置及處理方法有效
| 申請號: | 201210260600.2 | 申請日: | 2012-07-25 |
| 公開(公告)號: | CN102831435A | 公開(公告)日: | 2012-12-19 |
| 發明(設計)人: | 陳振宇;王雙全;陳益強;唐焱 | 申請(專利權)人: | 中國科學院計算技術研究所 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京律誠同業知識產權代理有限公司 11006 | 代理人: | 祁建國;梁揮 |
| 地址: | 100190 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 按鍵 行為 特征 數據 處理 裝置 方法 | ||
技術領域
本發明涉及物聯網及普適計算領域,具體涉及一種按鍵行為的特征數據的處理裝置及處理方法。
背景技術
當今社會,工作和生活的節奏越來越快,來自各方面的精神壓力也隨之加大。高強度的工作壓力和負重的精神狀態,容易使得身心健康受到損害,對自我的意識認知功能(即意識認知的能力和清晰程度)將會逐步減弱。特別當進入中老年階段,自我意識認知功能的衰退程度慢慢突顯出來,再加上記憶力衰退和身體各器官的老化等自然規律,各種因素綜合起來勢必導致如下方面的諸多不良后果:
1.食欲:中老年味覺和嗅覺功能逐漸減退,消化功能減弱,對飲食產生不了興趣,反復的惡性循環使得以食欲不振為主要表現,長期以往容易觸發各類疾病。
2.記憶力:中老年記憶力退化顯得比較突出,容易對自己的記憶失去信心,產生焦慮、憂愁、不安等消極的情緒,長期以往容易觸發各類疾病。
3.無感覺的隱匿疾病:中老年意識認知能力衰退現象逐漸顯現,無感覺隱匿疾病的初期癥狀表現得很微弱,不引起足夠的注意和監護,當這些隱匿疾病爆發出來的時候,診斷時期已經不是最佳治療時間。
目前,通常使用醫療設備測試或醫生問診等方式診斷意識認知的能力和清晰程度減弱的情況,而且如果自我發覺意識認知的能力和清晰程度減弱時,已經錯過了早期最佳的治療時機,達到較重的程度,身心健康已經受到一定的損害。而且,醫療設備的研制需要較高的費用。
如何在意識認知能力和清晰程度出現減弱的早期及時發現,是當今非常被關注的話題。如果能通過觀察日常生活,以非干擾正常生活的數據采集方式,分析出所處的精神壓力狀態,來及早地發現意識認知能力和清晰程度減弱的問題,從而在癥狀出現早期以提醒、引導等自然、輕松的方式及時改善原有的、不正確的生活方式,養成良好的行為習慣,促使生活得更加科學、更加健康。
對電話座機、手機、觸摸屏的按鍵行為屬于日常生活,圖1、圖2和圖3所示的三種按鍵行為場景對我們來說并不陌生,而且對我們的正常生活不會構成干擾,如果能從按鍵行為分析出意識認知功能,將會對我們及時發現自身健康問題有很大幫助。
發明內容
本發明所要解決的技術問題在于提供一種按鍵行為的特征數據的處理裝置及處理方法,來分析當今社會高強度的工作壓力和負重的精神狀態下意識認知功能是否減弱,以便及時改善原有的、不正確的生活方式,養成良好的行為習慣,促使生活得更加科學、更加健康。
本發明提供了一種按鍵行為的特征數據的處理裝置,包括:
按鍵行為的特征數據獲取模塊,用于獲取按鍵行為的特征數據,所述按鍵行為的特征數據包括按鍵速度和按鍵準確率;
按鍵行為的特征數據轉化模塊,用于將所述按鍵行為的特征數據轉化為意識認知功能數據;
意識認知功能評估模塊,用于將所述意識認知功能數據與意識認知功能評估信息進行比對,獲得意識認知功能的結果;
其中,所述的按鍵行為包括對電話座機的按鍵行為、對手機的按鍵行為和對觸摸屏的按鍵行為;
所述意識認知功能評估信息包括多個數值區間,不同的數值區間對應不同的意識認知功能強弱程度。
所述按鍵行為的特征數據轉化模塊的所述轉化的過程是:將所述按鍵行為的特征數據帶入預先建立的意識認知功能數學模型,計算出所述意識認知功能數據。
所述意識認知功能數學模型的建立過程如下:
獲取用于建立所述意識認知功能數學模型的獨立觀測數據;
利用所述獨立觀測數據,根據二元線性回歸法,建立所述意識認知功能數學模型;
對所述意識認知功能數學模型進行顯著性檢驗。
所述數值區間為4個,分別是[0,0.25]、(0.25,0.5]、(0.5,0.75]和(0.75,1],落入[0,0.25]中的所述意識認知功能數據表示所述意識認知功能為弱,落入(0.25,0.5]中的所述意識認知功能數據表示所述意識認知功能為較弱,落入(0.5,0.75]中的所述意識認知功能數據表示所述意識認知功能為稍弱,落入(0.75,1]中的所述意識認知功能數據表示所述意識認知功能為強。
本發明提供了一種按鍵行為的特征數據的處理方法,包括如下步驟:
步驟1:獲取按鍵行為的特征數據,所述按鍵行為的特征數據包括按鍵速度和按鍵準確率;
步驟2:將所述按鍵行為的特征數據轉化為意識認知功能數據;
步驟3:將所述意識認知功能數據與意識認知功能評估信息進行比對,獲得意識認知功能的結果;
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