14、实时泰米尔字母空中书写与识别及物联网模糊逻辑信任评估模型

实时泰米尔字母空中书写与识别及物联网模糊逻辑信任评估模型

实时泰米尔字母空中书写与识别

1. 引言
   • 孩子成长过程中，用手触摸感知事物很正常，但学习书写时，握笔是个难题。同时，约 10%的儿童受特定学习障碍影响，如诵读困难、书写困难、自闭症谱系障碍、多动症等，这些障碍直接或间接影响他们的书写能力。空中书写能让孩子无需担心握笔问题，更轻松地学习书写。
2. 文献综述
   • Md.Shahinur Alam 等人 ：提出基于深度相机的空中书写识别模型，通过跟踪指尖收集三维轨迹，使用卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）进行识别，采用 6D 运动手势字母数字字符数据集，准确率达 99.32%。
   • Vishal Vaidya 等人 ：开发帮助诵读困难者学习字母和数字书写及发音的应用程序，结合计算机视觉和机器学习技术，通过网络摄像头跟踪用户“空中手势”，将其分类为 36 类（26 个字母和 10 个数字）。
   • Mingyu Chen 等人 ：提出基于运动图像和字符两个层面的空中书写方法，使用隐马尔可夫模型进行识别，单词识别错误率为 0.8%，字符识别错误率为 1.9%，空中书写和虚拟键盘每分钟的单词计数分别为 5.43 和 8.42。
   • Mingyu Chen 等人 ：处理连续运动轨迹中无界限的空中书写活动识