隨著我國國際地位的不斷提升,越來越多的人開始學(xué)習(xí)漢語。由于歷史和文化的差異,在進(jìn)行對外漢語的教學(xué)時存在著很多的問題,其中漢字書寫被認(rèn)為是最難的一點,特別是那些字母寫作國家的學(xué)生而言。力觸覺交互是一種新的人機(jī)交互方式,使用力觸覺設(shè)備能夠很好的模擬人書寫的環(huán)境,提高漢字書寫學(xué)習(xí)效率。目前我國對于基于力觸覺設(shè)備輔助漢字書寫教學(xué)的研究還在起步階段,特別是書寫質(zhì)量的評價。在漢字書寫質(zhì)量評價方面,許多的評價模型的都是基于經(jīng)驗公式。因此,對在對漢字書寫質(zhì)量進(jìn)行客觀評價的研究是有必要的。針對以上問題,本文開發(fā)了基于力觸覺的漢字書寫及評價系統(tǒng)。使用漢字書寫教學(xué)及評價系統(tǒng)進(jìn)行漢字手寫數(shù)據(jù)的收集,并對收集到的漢字書寫數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,主要從字形、筆順、筆畫方向、筆畫、筆畫交點、漢字位置、大小等方面對漢字書寫的軌跡進(jìn)行分析,并通過Kmeans++算法建立了一個客觀的綜合評價模型。本文的主要工作如下:第一、大量閱讀人機(jī)交互、力觸覺交互,漢字書寫教學(xué)等的文獻(xiàn)資料,了解OpenHaptics Toolkit接口、$P Point-Cloud Recognizer算法、k-means聚類算法、消息中間件Active MQ... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

OpenHaptics工具結(jié)構(gòu)圖

重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文2相關(guān)技術(shù)理論和方法概述9①點到點（P2P）模型，如圖2.2所示。在這個模型中，隊列（Queue）是信息傳遞的媒介，發(fā)送端發(fā)出的一條信息只允許一個接收端接收，一條消息在被發(fā)送端發(fā)出后會被保存在Queue中，等待被獲取或者過期圖2.2點到點模型圖Figure2.2pointtopointmodel②發(fā)布/訂閱（Pub/Sub）模型,如圖2.3所示，在這個模型中，主題（Topic）是信息傳遞的媒介，和網(wǎng)絡(luò)傳輸中的廣播模式相似，發(fā)送端發(fā)送一條信息后，所有訂閱過本主題的接收端都可以從消息廣播中接收這條信息，但是，沒有在廣播前訂閱本主題的接收端是不可以接收這條消息的。圖2.3發(fā)布/訂閱模型圖Figure2.3Pub/SubmodelApacheActiveM是最受歡迎且功能最強(qiáng)大的開源消息傳遞和IntegrationPatterns服務(wù)器。ApacheActiveMQ速度快，支持許多跨語言客戶端和協(xié)議，帶有易于使用的企業(yè)集成模式和許多高級功能，同時完全支持JMS1.1和J2EE1.4。ApacheActiveMQ是在Apache2.0許可下發(fā)布的，被用來在服務(wù)與服務(wù)之間進(jìn)行異步通信。2.4$PPoint-CloudRecognizer$PPoint-CloudRecognizer是Radu-DanielVatavu，LisaAnthony和JacobO.

重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文2相關(guān)技術(shù)理論和方法概述9①點到點（P2P）模型，如圖2.2所示。在這個模型中，隊列（Queue）是信息傳遞的媒介，發(fā)送端發(fā)出的一條信息只允許一個接收端接收，一條消息在被發(fā)送端發(fā)出后會被保存在Queue中，等待被獲取或者過期圖2.2點到點模型圖Figure2.2pointtopointmodel②發(fā)布/訂閱（Pub/Sub）模型,如圖2.3所示，在這個模型中，主題（Topic）是信息傳遞的媒介，和網(wǎng)絡(luò)傳輸中的廣播模式相似，發(fā)送端發(fā)送一條信息后，所有訂閱過本主題的接收端都可以從消息廣播中接收這條信息，但是，沒有在廣播前訂閱本主題的接收端是不可以接收這條消息的。圖2.3發(fā)布/訂閱模型圖Figure2.3Pub/SubmodelApacheActiveM是最受歡迎且功能最強(qiáng)大的開源消息傳遞和IntegrationPatterns服務(wù)器。ApacheActiveMQ速度快，支持許多跨語言客戶端和協(xié)議，帶有易于使用的企業(yè)集成模式和許多高級功能，同時完全支持JMS1.1和J2EE1.4。ApacheActiveMQ是在Apache2.0許可下發(fā)布的，被用來在服務(wù)與服務(wù)之間進(jìn)行異步通信。2.4$PPoint-CloudRecognizer$PPoint-CloudRecognizer是Radu-DanielVatavu，LisaAnthony和JacobO.

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于負(fù)荷特性聚類的樣本自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)臺區(qū)短期負(fù)荷預(yù)測[J]. 方芳,卜凡鵬,田世明,齊林海,李夏威.  科技導(dǎo)報. 2017(24)
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[4]漢字書寫過程中筆畫規(guī)范性的實時分級評判[J]. 韓睿方,安維華,荀恩東,李琪.  計算機(jī)應(yīng)用. 2016(S1)
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[6]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漢字質(zhì)量量化評價模型[J]. 耿曉艷,許維勝,吳繼偉.  計算機(jī)與現(xiàn)代化. 2014(01)
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[8]力反饋漢字書法模擬的任務(wù)規(guī)劃和逼真度評價方法[J]. 王黨校,張玉茹,姚沖.  系統(tǒng)仿真學(xué)報. 2006(08)
[9]人機(jī)交互的若干關(guān)鍵技術(shù)[J]. 王紅兵,瞿裕忠,徐冬梅,王堯.  計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2001(21)

博士論文
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碩士論文
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[2]融合網(wǎng)絡(luò)日志與知織本體的查詢優(yōu)化方法研究[D]. 艾亞民.北方工業(yè)大學(xué) 2017
[3]基于嵌入式平臺的蘋果果形及顏色的實時識別與分級[D]. 黃兆良.江南大學(xué) 2017
[4]面向移動終端的力觸覺建模與再現(xiàn)方法研究[D]. 鄧鵬.東南大學(xué) 2016
[5]朝陽區(qū)供暖鍋爐房遠(yuǎn)程監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 鐘艷.北京工業(yè)大學(xué) 2016
[6]俄羅斯留學(xué)生漢字書寫偏誤分析[D]. 馬穎.遼寧師范大學(xué) 2014
[7]華文教育發(fā)展管理研究[D]. 胡耀文.華僑大學(xué) 2013
[8]基于Hadoop的上市公司輿情挖掘系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)[D]. 吳健.電子科技大學(xué) 2013
[9]文字書寫教學(xué)系統(tǒng)交互結(jié)構(gòu)與漢字筆畫筆力評價研究[D]. 樊亮.湘潭大學(xué) 2012
[10]規(guī)定格式文字書寫練習(xí)質(zhì)量評價研究[D]. 王耀.湘潭大學(xué) 2010



本文編號：3018638