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"評估產(chǎn)品，可以對信息產(chǎn)品交互設(shè)計原型進行交互行為分析、可用性測試、人機交互評估、人因設(shè)計與工效學評價，廣泛用于移動終端APP應用程序、AI人機智能交互程序產(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、人機交互評估測試和評價。手指軌跡分析模塊在識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軌跡、速度、加速度等信息。
特征提?。簩Σ杉降氖种杠壽E數(shù)據(jù)進行特征提取，通常包括提取手指的運動方向、速度變化、加速度變化、停頓時間等特征。
模式識別：將提取到的手指軌跡特征與預先存儲的模式進行比對和匹配，以確定用戶的操作意圖或身份。這一過程通常使用機器學習算法，如支持向量機（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等來進行模式識別。
決策輸出：根據(jù)模式識別的結(jié)果，系統(tǒng)可以做出相應的決策，比如確認用戶的身份、執(zhí)行特定的操作或者根據(jù)手指的軌跡來進行互動。
反饋與調(diào)整：根據(jù)識別結(jié)果或用戶反饋對識別模型進行調(diào)整和優(yōu)化，提高手指軌跡分析模塊的準確性和魯棒性。
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