儿童手写运动分析方法及其应用研究
摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-8页 |
引言 | 第12-14页 |
第1章 绪论 | 第14-38页 |
1.1 手写运动简介 | 第14-18页 |
1.1.1 手写的神经心理学基础 | 第14-16页 |
1.1.2 手写的脑科学基础 | 第16页 |
1.1.3 手写的影响因素 | 第16-18页 |
1.2 手写分析技术的发展 | 第18-28页 |
1.2.1 手写静态分析 | 第18-21页 |
1.2.2 手写运动分析 | 第21-23页 |
1.2.3 手写评估因素 | 第23-28页 |
1.3 手写运动分析与书写障碍研究 | 第28-35页 |
1.3.1 手写分析技术的国外研究现状 | 第28-33页 |
1.3.2 手写分析技术的国内研究现状 | 第33-35页 |
1.4 本文的工作 | 第35-38页 |
1.4.1 本文关注的问题 | 第35-36页 |
1.4.2 本文的研究内容与结构安排 | 第36-38页 |
第2章 手写信息获取方案 | 第38-52页 |
2.1 引言 | 第38页 |
2.2 实验方案设计因素 | 第38-44页 |
2.2.1 实验对象选择因素 | 第38-39页 |
2.2.2 手写实验任务 | 第39-44页 |
2.3 实验方案任务设计 | 第44页 |
2.4 手写信息采集平台 | 第44-51页 |
2.4.1 Wintab接口标准 | 第45-47页 |
2.4.2 手写信息采集系统设计与开发 | 第47-49页 |
2.4.3 系统测试与结果 | 第49-51页 |
2.5 小结 | 第51-52页 |
第3章 健康儿童手写特点研究 | 第52-66页 |
3.1 引言 | 第52-53页 |
3.2 手写实验方案 | 第53-55页 |
3.2.1 实验对象及实验设备 | 第53-54页 |
3.2.2 手写实验任务与实验过程 | 第54-55页 |
3.3 手写特征提取与数据分析 | 第55-58页 |
3.3.1 运动学与动力学特征 | 第55-56页 |
3.3.2 DTW特征 | 第56-58页 |
3.3.3 数据分析 | 第58页 |
3.4 统计分析与结果 | 第58-62页 |
3.4.1 手写特征与年级之间的关系 | 第58-59页 |
3.4.2 手写特征与随年级的变化趋势 | 第59-62页 |
3.4.3 性别与手写特征之间的关系 | 第62页 |
3.5 讨论分析 | 第62-65页 |
3.6 小结 | 第65-66页 |
第4章 自闭症儿童手写特点研究 | 第66-81页 |
4.1 引言 | 第66-68页 |
4.1.1 自闭症谱系障碍及其神经机制 | 第66-67页 |
4.1.2 自闭症谱系障碍的手写研究 | 第67-68页 |
4.2 手写实验方案 | 第68-71页 |
4.2.1 实验对象 | 第68-70页 |
4.2.2 手写实验设备与实验过程 | 第70-71页 |
4.3 手写特征提取与数据分析 | 第71-72页 |
4.4 结果 | 第72-77页 |
4.5 讨论分析 | 第77-79页 |
4.5.1 自闭症儿童手写过程特点 | 第77-78页 |
4.5.2 自闭症儿童手写稳定性特点 | 第78页 |
4.5.3 手写特点与自闭症神经机制 | 第78-79页 |
4.6 小结 | 第79-81页 |
第5章 基于机器学习的手写信号分类 | 第81-96页 |
5.1 引言 | 第81页 |
5.2 手写特征构建 | 第81-84页 |
5.2.1 手写过程特征 | 第81-82页 |
5.2.2 手写图像特征 | 第82-84页 |
5.3 混合特征度量学习算法 | 第84-88页 |
5.3.1 算法总体结构 | 第84-85页 |
5.3.2 算法模型 | 第85-87页 |
5.3.3 混合特征度量学习算法优化 | 第87-88页 |
5.4 实验结果分析 | 第88-94页 |
5.4.1 手写数据集 | 第88-89页 |
5.4.2 单一特征分类准确率对比分析 | 第89-91页 |
5.4.3 特征融合分类准确率对比分析 | 第91-94页 |
5.5 小结 | 第94-96页 |
第6章 工作总结与展望 | 第96-99页 |
6.1 本文的主要工作与创新点 | 第96-97页 |
6.2 未来工作展望 | 第97-99页 |
参考文献 | 第99-110页 |
致谢 | 第110-112页 |
在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第112-113页 |