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手指轨迹分析模块在识别过程的方法

更新时间:2024-09-19      点击次数:229
手指轨迹分析模块,是津发科技依据人因工程和人-信息-物理系统理论自主研发的面向多模态数字化信息产品“以人为中心"的“人-信息系统交互"评估产品,可以对信息产品交互设计原型进行交互行为分析、可用性测试、人机交互评估、人因设计与工效学评价,广泛用于移动终端APP应用程序、AI人机智能交互程序产品原型等多类型数字化信息产品的交互行为分析和可用性测试、人机交互评估测试和评价。
手指轨迹分析模块在识别过程中通常采用以下方法:  
数据采集:通过传感器或摄像头等设备采集用户在屏幕上的手指触摸轨迹数据,包括手指在屏幕上的移动轨迹、速度、加速度等信息。  
特征提取:对采集到的手指轨迹数据进行特征提取,通常包括提取手指的运动方向、速度变化、加速度变化、停顿时间等特征。  
模式识别:将提取到的手指轨迹特征与预先存储的模式进行比对和匹配,以确定用户的操作意图或身份。这一过程通常使用机器学习算法,如支持向量机(SVM)、神经网络等来进行模式识别。  
决策输出:根据模式识别的结果,系统可以做出相应的决策,比如确认用户的身份、执行特定的操作或者根据手指的轨迹来进行互动。  
反馈与调整:根据识别结果或用户反馈对识别模型进行调整和优化,提高手指轨迹分析模块的准确性和鲁棒性。

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