基于力触觉的汉字书写及评价系统的研究与实现
发布时间：2021-02-04 16:57
随着我国国际地位的不断提升,越来越多的人开始学习汉语。由于历史和文化的差异,在进行对外汉语的教学时存在着很多的问题,其中汉字书写被认为是最难的一点,特别是那些字母写作国家的学生而言。力触觉交互是一种新的人机交互方式,使用力触觉设备能够很好的模拟人书写的环境,提高汉字书写学习效率。目前我国对于基于力触觉设备辅助汉字书写教学的研究还在起步阶段,特别是书写质量的评价。在汉字书写质量评价方面,许多的评价模型的都是基于经验公式。因此,对在对汉字书写质量进行客观评价的研究是有必要的。针对以上问题,本文开发了基于力触觉的汉字书写及评价系统。使用汉字书写教学及评价系统进行汉字手写数据的收集,并对收集到的汉字书写数据进行分析,主要从字形、笔顺、笔画方向、笔画、笔画交点、汉字位置、大小等方面对汉字书写的轨迹进行分析,并通过Kmeans++算法建立了一个客观的综合评价模型。本文的主要工作如下:第一、大量阅读人机交互、力触觉交互,汉字书写教学等的文献资料,了解OpenHaptics Toolkit接口、$P Point-Cloud Recognizer算法、k-means聚类算法、消息中间件Active MQ...
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
OpenHaptics工具结构图
重庆大学硕士学位论文2相关技术理论和方法概述9①点到点（P2P）模型，如图2.2所示。在这个模型中，队列（Queue）是信息传递的媒介，发送端发出的一条信息只允许一个接收端接收，一条消息在被发送端发出后会被保存在Queue中，等待被获取或者过期图2.2点到点模型图Figure2.2pointtopointmodel②发布/订阅（Pub/Sub）模型,如图2.3所示，在这个模型中，主题（Topic）是信息传递的媒介，和网络传输中的广播模式相似，发送端发送一条信息后，所有订阅过本主题的接收端都可以从消息广播中接收这条信息，但是，没有在广播前订阅本主题的接收端是不可以接收这条消息的。图2.3发布/订阅模型图Figure2.3Pub/SubmodelApacheActiveM是最受欢迎且功能最强大的开源消息传递和IntegrationPatterns服务器。ApacheActiveMQ速度快，支持许多跨语言客户端和协议，带有易于使用的企业集成模式和许多高级功能，同时完全支持JMS1.1和J2EE1.4。ApacheActiveMQ是在Apache2.0许可下发布的，被用来在服务与服务之间进行异步通信。2.4$PPoint-CloudRecognizer$PPoint-CloudRecognizer是Radu-DanielVatavu，LisaAnthony和JacobO.
重庆大学硕士学位论文2相关技术理论和方法概述9①点到点（P2P）模型，如图2.2所示。在这个模型中，队列（Queue）是信息传递的媒介，发送端发出的一条信息只允许一个接收端接收，一条消息在被发送端发出后会被保存在Queue中，等待被获取或者过期图2.2点到点模型图Figure2.2pointtopointmodel②发布/订阅（Pub/Sub）模型,如图2.3所示，在这个模型中，主题（Topic）是信息传递的媒介，和网络传输中的广播模式相似，发送端发送一条信息后，所有订阅过本主题的接收端都可以从消息广播中接收这条信息，但是，没有在广播前订阅本主题的接收端是不可以接收这条消息的。图2.3发布/订阅模型图Figure2.3Pub/SubmodelApacheActiveM是最受欢迎且功能最强大的开源消息传递和IntegrationPatterns服务器。ApacheActiveMQ速度快，支持许多跨语言客户端和协议，带有易于使用的企业集成模式和许多高级功能，同时完全支持JMS1.1和J2EE1.4。ApacheActiveMQ是在Apache2.0许可下发布的，被用来在服务与服务之间进行异步通信。2.4$PPoint-CloudRecognizer$PPoint-CloudRecognizer是Radu-DanielVatavu，LisaAnthony和JacobO.
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于负荷特性聚类的样本自适应神经网络台区短期负荷预测[J]. 方芳,卜凡鹏,田世明,齐林海,李夏威. 科技导报. 2017(24)
[2]多模态力触觉交互技术及应用[J]. 宋爱国,田磊,倪得晶,秦欢欢. 中国科学:信息科学. 2017(09)
[3]基于OpenHaptics的六自由度串联机器人实时控制[J]. 李大为. 计算机系统应用. 2016(11)
[4]汉字书写过程中笔画规范性的实时分级评判[J]. 韩睿方,安维华,荀恩东,李琪. 计算机应用. 2016(S1)
[5]人机交互的进化与未来[J]. 互联网周刊. 2014(Z1)
[6]基于神经网络的汉字质量量化评价模型[J]. 耿晓艳,许维胜,吴继伟. 计算机与现代化. 2014(01)
[7]支持力/触觉反馈的虚拟肝脏手术仿真系统[J]. 张小瑞,宋爱国,孙伟,李建清. 东南大学学报(自然科学版). 2009(03)
[8]力反馈汉字书法模拟的任务规划和逼真度评价方法[J]. 王党校,张玉茹,姚冲. 系统仿真学报. 2006(08)
[9]人机交互的若干关键技术[J]. 王红兵,瞿裕忠,徐冬梅,王尧. 计算机工程与应用. 2001(21)
博士论文
[1]基于雅克比矩阵的软划分聚类算法分析[D]. 超木日力格.北京交通大学 2017
硕士论文
[1]基于自动评价反馈的汉字书写规范性实证研究[D]. 曹艳.陕西师范大学 2018
[2]融合网络日志与知织本体的查询优化方法研究[D]. 艾亚民.北方工业大学 2017
[3]基于嵌入式平台的苹果果形及颜色的实时识别与分级[D]. 黄兆良.江南大学 2017
[4]面向移动终端的力触觉建模与再现方法研究[D]. 邓鹏.东南大学 2016
[5]朝阳区供暖锅炉房远程监测系统设计与实现[D]. 钟艳.北京工业大学 2016
[6]俄罗斯留学生汉字书写偏误分析[D]. 马颖.辽宁师范大学 2014
[7]华文教育发展管理研究[D]. 胡耀文.华侨大学 2013
[8]基于Hadoop的上市公司舆情挖掘系统的研究与实现[D]. 吴健.电子科技大学 2013
[9]文字书写教学系统交互结构与汉字笔画笔力评价研究[D]. 樊亮.湘潭大学 2012
[10]规定格式文字书写练习质量评价研究[D]. 王耀.湘潭大学 2010
本文编号：3018638
【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：62 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
OpenHaptics工具结构图
重庆大学硕士学位论文2相关技术理论和方法概述9①点到点（P2P）模型，如图2.2所示。在这个模型中，队列（Queue）是信息传递的媒介，发送端发出的一条信息只允许一个接收端接收，一条消息在被发送端发出后会被保存在Queue中，等待被获取或者过期图2.2点到点模型图Figure2.2pointtopointmodel②发布/订阅（Pub/Sub）模型,如图2.3所示，在这个模型中，主题（Topic）是信息传递的媒介，和网络传输中的广播模式相似，发送端发送一条信息后，所有订阅过本主题的接收端都可以从消息广播中接收这条信息，但是，没有在广播前订阅本主题的接收端是不可以接收这条消息的。图2.3发布/订阅模型图Figure2.3Pub/SubmodelApacheActiveM是最受欢迎且功能最强大的开源消息传递和IntegrationPatterns服务器。ApacheActiveMQ速度快，支持许多跨语言客户端和协议，带有易于使用的企业集成模式和许多高级功能，同时完全支持JMS1.1和J2EE1.4。ApacheActiveMQ是在Apache2.0许可下发布的，被用来在服务与服务之间进行异步通信。2.4$PPoint-CloudRecognizer$PPoint-CloudRecognizer是Radu-DanielVatavu，LisaAnthony和JacobO.
重庆大学硕士学位论文2相关技术理论和方法概述9①点到点（P2P）模型，如图2.2所示。在这个模型中，队列（Queue）是信息传递的媒介，发送端发出的一条信息只允许一个接收端接收，一条消息在被发送端发出后会被保存在Queue中，等待被获取或者过期图2.2点到点模型图Figure2.2pointtopointmodel②发布/订阅（Pub/Sub）模型,如图2.3所示，在这个模型中，主题（Topic）是信息传递的媒介，和网络传输中的广播模式相似，发送端发送一条信息后，所有订阅过本主题的接收端都可以从消息广播中接收这条信息，但是，没有在广播前订阅本主题的接收端是不可以接收这条消息的。图2.3发布/订阅模型图Figure2.3Pub/SubmodelApacheActiveM是最受欢迎且功能最强大的开源消息传递和IntegrationPatterns服务器。ApacheActiveMQ速度快，支持许多跨语言客户端和协议，带有易于使用的企业集成模式和许多高级功能，同时完全支持JMS1.1和J2EE1.4。ApacheActiveMQ是在Apache2.0许可下发布的，被用来在服务与服务之间进行异步通信。2.4$PPoint-CloudRecognizer$PPoint-CloudRecognizer是Radu-DanielVatavu，LisaAnthony和JacobO.
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于负荷特性聚类的样本自适应神经网络台区短期负荷预测[J]. 方芳,卜凡鹏,田世明,齐林海,李夏威. 科技导报. 2017(24)
[2]多模态力触觉交互技术及应用[J]. 宋爱国,田磊,倪得晶,秦欢欢. 中国科学:信息科学. 2017(09)
[3]基于OpenHaptics的六自由度串联机器人实时控制[J]. 李大为. 计算机系统应用. 2016(11)
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[6]基于神经网络的汉字质量量化评价模型[J]. 耿晓艳,许维胜,吴继伟. 计算机与现代化. 2014(01)
[7]支持力/触觉反馈的虚拟肝脏手术仿真系统[J]. 张小瑞,宋爱国,孙伟,李建清. 东南大学学报(自然科学版). 2009(03)
[8]力反馈汉字书法模拟的任务规划和逼真度评价方法[J]. 王党校,张玉茹,姚冲. 系统仿真学报. 2006(08)
[9]人机交互的若干关键技术[J]. 王红兵,瞿裕忠,徐冬梅,王尧. 计算机工程与应用. 2001(21)
博士论文
[1]基于雅克比矩阵的软划分聚类算法分析[D]. 超木日力格.北京交通大学 2017
硕士论文
[1]基于自动评价反馈的汉字书写规范性实证研究[D]. 曹艳.陕西师范大学 2018
[2]融合网络日志与知织本体的查询优化方法研究[D]. 艾亚民.北方工业大学 2017
[3]基于嵌入式平台的苹果果形及颜色的实时识别与分级[D]. 黄兆良.江南大学 2017
[4]面向移动终端的力触觉建模与再现方法研究[D]. 邓鹏.东南大学 2016
[5]朝阳区供暖锅炉房远程监测系统设计与实现[D]. 钟艳.北京工业大学 2016
[6]俄罗斯留学生汉字书写偏误分析[D]. 马颖.辽宁师范大学 2014
[7]华文教育发展管理研究[D]. 胡耀文.华侨大学 2013
[8]基于Hadoop的上市公司舆情挖掘系统的研究与实现[D]. 吴健.电子科技大学 2013
[9]文字书写教学系统交互结构与汉字笔画笔力评价研究[D]. 樊亮.湘潭大学 2012
[10]规定格式文字书写练习质量评价研究[D]. 王耀.湘潭大学 2010
本文编号：3018638
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