手指軌跡分析模塊在識(shí)別過程的方法

更新時(shí)間：2024-09-19 點(diǎn)擊次數(shù)：1467

手指軌跡分析模塊，是津發(fā)科技依據(jù)人因工程和人-信息-物理系統(tǒng)理論自主研發(fā)的面向多模態(tài)數(shù)字化信息產(chǎn)品“以人為中心"的“人-信息系統(tǒng)交互"評(píng)估產(chǎn)品，可以對信息產(chǎn)品交互設(shè)計(jì)原型進(jìn)行交互行為分析、可用性測試、人機(jī)交互評(píng)估、人因設(shè)計(jì)與工效學(xué)評(píng)價(jià)，廣泛用于移動(dòng)終端APP應(yīng)用程序、AI人機(jī)智能交互程序產(chǎn)品原型等多類型數(shù)字化信息產(chǎn)品的交互行為分析和可用性測試、人機(jī)交互評(píng)估測試和評(píng)價(jià)。

手指軌跡分析模塊在識(shí)別過程中通常采用以下方法：

數(shù)據(jù)采集：通過傳感器或攝像頭等設(shè)備采集用戶在屏幕上的手指觸摸軌跡數(shù)據(jù)，包括手指在屏幕上的移動(dòng)軌跡、速度、加速度等信息。

特征提取：對采集到的手指軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，通常包括提取手指的運(yùn)動(dòng)方向、速度變化、加速度變化、停頓時(shí)間等特征。

模式識(shí)別：將提取到的手指軌跡特征與預(yù)先存儲(chǔ)的模式進(jìn)行比對和匹配，以確定用戶的操作意圖或身份。這一過程通常使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等來進(jìn)行模式識(shí)別。

決策輸出：根據(jù)模式識(shí)別的結(jié)果，系統(tǒng)可以做出相應(yīng)的決策，比如確認(rèn)用戶的身份、執(zhí)行特定的操作或者根據(jù)手指的軌跡來進(jìn)行互動(dòng)。

反饋與調(diào)整：根據(jù)識(shí)別結(jié)果或用戶反饋對識(shí)別模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，提高手指軌跡分析模塊的準(zhǔn)確性和魯棒性。

人因工程與工效學(xué): 人機(jī)工程、人的失誤與系統(tǒng)安全、人機(jī)工效學(xué)、工作場所與工效學(xué)負(fù)荷等

安全人機(jī)工程: 從安全的角度和著眼點(diǎn)，運(yùn)用人機(jī)工程學(xué)的原理和方法去解決人機(jī)結(jié)合面安全問題

交通安全與駕駛行為: 人-車-路-環(huán)境系統(tǒng)的整體研究，有助于改善駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)、提高駕駛安全性、改善道路環(huán)境等

用戶體驗(yàn)與交互設(shè)計(jì): ErgoLAB可實(shí)現(xiàn)桌面端、移動(dòng)端以及VR虛擬環(huán)境中的眼動(dòng)、生理、行為等數(shù)據(jù)的采集，探索產(chǎn)品設(shè)計(jì)、人機(jī)交互對用戶體驗(yàn)的影響

建筑與環(huán)境行為: 研究如何通過城市規(guī)劃與建筑設(shè)計(jì)來滿足人的行為心理需求，以創(chuàng)造良好環(huán)境，提高工作效率

消費(fèi)行為與神經(jīng)營銷: 通過ErgoLAB采集和分析消費(fèi)者的生理、表情、行為等數(shù)據(jù)，了解消費(fèi)者的認(rèn)知加工與決策行為，找到消費(fèi)者行為動(dòng)機(jī)，從而產(chǎn)生恰當(dāng)?shù)臓I銷策略使消費(fèi)者產(chǎn)生留言意向及留言行為

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