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《计算机应用与软件》2015,(10)
随着智能手机等电子产品的普及,多点触摸屏应用越来越广泛。但是因触摸屏表面较光滑,使得盲人不能通过触觉获得屏幕的信息,造成其输入文字困难。提出采用多点触摸联机手写识别盲文技术的汉字输入法。该方法不仅解决了盲人能利用多点触摸屏输入文字信息,也能应用于明眼人的触摸屏联机手写盲文识别进行汉字输入,其书写汉字速度远高于现有的触摸屏的手写输入法。 相似文献
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基于视觉的多点触摸基本技术实现方法 总被引:1,自引:0,他引:1
高性能的图像处理技术是基于视觉的多点触摸技术的关键,对于特征点的检测和跟踪是完成多点触摸系统的基础.文中主要介绍了几种算法用来解决特征点的识别和跟踪的问题.首先,图像轮廓变换算法用来分析手指与屏幕的接触区域,以及在此基础上采用中心计算算法确定特征点的中心坐标;再次,最小距离优先(MDF)算法对在两个相邻图像中的相应的特征点进行识别和跟踪,为随后的事件检测和手势识别提供了前提条件.实验结果表明,算法的性能满足多点触摸系统的实时要求. 相似文献
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一种新型红外多点触摸识别算法 总被引:2,自引:0,他引:2
近年来,多点触摸技术逐渐成为最为重要的人机交互设备,得到了广泛的应用。本文提出一种新型红外多点触摸识别算法原型,该算法同时在两个不同坐标体系中对用户的触摸进行识别,克服了传统红外触摸屏在识别多点触摸时存在的伪触摸点的问题,实验证明该算法提高了红外触摸屏的多点触摸识别率。 相似文献
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目前多点触摸桌面广泛采用计算机视觉技术实现.触摸信息是通过手指反射的红外线在红外摄像机下成像,然后对红外相机得到灰度图像进行手指区域提取,跟踪,校正得到.由于桌面表面红外光照射不均衡,环境噪声干扰等因素,目前存在的多点触摸工具包在检测和跟踪方面效果较差,也没有考虑手指运动和摄像机畸变的影响.本文提出基于图像局部极值点检测手指触摸区域,结合手指运动和相邻帧信息进行手指跟踪,实现摄像机畸变校正的多点触摸桌面系统工具包MTDriver.实验结果表明,MTDriver 跟踪识别准确,效率高,鲁棒性强,具有实用性. 相似文献
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由于当前幼儿自我意识通常较强,以自我为中心的现象比较普遍,其缺乏合作意识的问题逐渐突显;为此设计并实现了一个基于多点触摸的幼儿多媒体合作绘画平台——FunTable,利用和谐人机交互技术与多媒体内容设计,为引导幼儿发展合作能力提供了一种新的尝试.首先剖析幼儿合作能力结构,将合作能力分解为合作认知、合作情感、合作意志及合作技能,基于此制定系统的评判标准并设计了FunTable的功能内容;然后从幼儿认知特征出发,设计多位幼儿用户同时使用的合作系统的交互界面;从安全性和用户体验出发,设计符合幼儿操作的硬件结构;最终搭建实验样机,并实现了FunTable的系统功能.对幼儿园36位不同年龄幼儿参与的实验结果表明,FunTable对幼儿很具吸引力,极大地激发了儿童的绘画热情和合作意愿;并通过更多的观察实验结果讨论了多媒体人机交互对儿童合作能力发展的意义. 相似文献
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钱程 《计算机光盘软件与应用》2012,(22):189+191
多点触摸作为人机交互的一种模式,已经被越来越多的人所熟悉并使用。针对展会演示的互动需求以及设计行业的应用需求,本文提出了一种基于FTIR的多点触摸交互演示系统,做到了低成本、高精度,同时兼容图片、视频并且支持多人手写画板功能,同时与操作系统无缝结合,适用于各种展会场合与设计平台。 相似文献
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在PC集群驱动的多投影显示环境下,设计并实现了一个基于计算机视觉技术和数据手套的手势交互系统(gesture-based interaction system,GBIS).GBIS整合了满足色彩一致性和特征一致性的特征点跟踪算法来实现交互动作的捕捉,并配合数据手套的有限状态机输出,实现了实时的沉浸式手势交互.实验结果表明:当所用摄像头的采集频率不低于30帧时,该系统能够实时地跟踪手臂的交互动作,同时保持较高的跟踪精度和交互可靠性. 相似文献
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提出了一种基于机器视觉的多点手势识别方法及其人机交互技术框架。指尖跟踪和手势识别服务程序通过一个普通的摄像机捕获用户手的运动,对多个指尖目标进行实时检测和跟踪,在指尖跟踪结果基础上利用BP神经网络实现多点手势识别,并根据指尖跟踪和手势识别结果构造相应的消息(包括低级指点消息和高级手势消息)发送给客户端应用程序,客户端响应消息并进行相应的处理。该框架可以帮助开发人员的在应用程序中增加类似iPhone多点触摸控制的多点手势识别控制功能,实现更加自然的人机交互,提高用户操作体验。 相似文献
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随着大屏硬件技术与多点触摸式技术的发展,通过大屏多点触摸技术的BI方案将成为"领导管理驾驶舱"形象体验的一个有效的解决方案。本文将介绍基于大屏多点触摸技术的BI管理驾驶舱解决方案以及数据仓库项目在这方面的工作情况。 相似文献
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针对智能手机所面临的信息安全威胁问题,提出一种基于手机触摸屏传感器的多点触摸身份认证方法。首先由触摸屏传感器采集手指滑动原始数据序列,通过平滑去噪、位置及长度归一化预处理;然后提取手势运动一阶、二阶归一化导数序列及运动方向为身份验证特征序列;最后采用模板匹配方法,使用动态时间规整算法匹配比较注册模板特征序列与测试特征序列,判断用户身份真实性。仿真结果表明,所提算法对不同用户身份认证的平均错误拒绝率和错误接受率分别为3.83%和2.07%,与使用径向基函数为核函数的支持向量分布估计(SVDE)算法相比,平均错误拒绝率和错误接受率分别降低1.81%和2.35%。经性能分析,所提算法能明显提高身份认证的准确性。 相似文献