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Android系统多点手势识别算法的设计与实现的中期报告
1.研究背景与意义
在手机和平板等智能设备领域，多点手势的识别已经成为了各种应用的必备功能。如何实现高效准确的多点手势识别是目前亟待解决的问题。
2.研究现状
目前已经有很多研究者在多点手势识别领域进行了深入探索，主要分为模型匹配法、模板匹配法和神经网络法三种。
模型匹配法基于数据模型的匹配处理进行手势识别，如SVM模型。
模板匹配法采用模板匹配的方式进行手势的判断，根据先验知识建立模板库，通过计算样本和模板之间的匹配程度，判断手势种类。该方法常用于单手势的识别。
神经网络法是一种强大的模式识别方法，可以利用神经网络优良的非线性映射特性高效地从多维数据中学习任务。
3.研究内容
本文将针对Android平台多点手势识别方法进行深入探讨，包括但不限于以下方面：
（1）多点手势识别算法的设计与实现
（2）采集手势数据并进行分类处理
（3）模型测试与性能评估
4.研究方法
本次研究主要采用模板匹配法对多点手势识别进行研究。首先采集手势数据，建立样本集和模板库，对样本进行特征提取和分类处理，然后通过计算样本和模板之间的匹配程度，判断手势种类。在测试样本和预测手势种类的同时，进行性能评估。
5.研究进展
目前已完成手势数据的采集和建立样本集和模板库的工作，正在进行特征提取和分类处理的研究。
6.研究成果
在Android平台的多点手势识别方法进行深入研究，完成算法设计与实现，并根据实验结果进行性能评估，提出优化方案并验证其可行性。为Android平台多点手势识别及应用开发提供有力支持。