手指軌跡分析模塊，是津發(fā)科技依據人因工程和人-信息-物理系統(tǒng)理論自主研發(fā)的面向多模態(tài)數字化信息產品“以人為中心"的“人-信息系統(tǒng)交互"評估產品，可以對信息產品交互設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品原型等多類型數字化信息產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：
數據采集：通過傳感器或攝像頭等設備采集用戶在屏幕上的手指觸摸軌跡數據，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數據進行特征提取，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）、神經網絡等來進行模式識別。
決策輸出：根據模式識別的結果，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手指的軌跡來進行互動。
反饋與調整：根據識別結果或用戶反饋對識別模型進行調整和優(yōu)化，提高手指軌跡分析模塊的準確性和魯棒性。
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