同理，可以根据Y方向的位移大小来判断触摸物体的上下方向运动。其中，坐标系左上角为(0，0)点。
通过以上类似的方法来定义为双击、拖动和多点触控等动作。
4 实验结果
    本实验所使用的计算机的主频为2.0 GHz，内存为1 GB，图像采集设备为普通的网络摄像头，显示屏幕选用的是47英寸液晶电视机。两个摄像头同步地采集序列图像，分别跟踪手指运动的轨迹，从而实现手指运动和点击操作的实时检测。实验系统的视觉处理部分速度可以达到15帧/s。实验中不断用手指在显示屏幕上任意位置点击测试，记录系统跟踪获取的触摸位置与人工标定真实值之间的对比结果。将整个显示屏幕分成5个区域，用手指点触任意位置进行测试，记录并分析测试结果如表1所示。

    实验结果表明，由于受到图像采集装置角度的限制以及大屏幕显示器的长宽比约束，4个角区域的定位误差稍比中间区域大，但误差率最大不超过2个像素，整体来讲，对于显示屏幕系统可以对触摸物进行鲁棒性的跟踪，完成比较精确的触摸物定位，迅速响应点击操作，从而有效地实现了人机交互的功能。并且系统抗干扰能力强，在环境光照发生很大变化时也能很好地运行。
    本文介绍了一种新的基于双目视觉技术的触摸屏实现方法，通过触摸物在显示屏幕上的移动和点击很好地完成人机交互操作。该方法使用两个普通摄像头来实现，摄像头只要求安装在显示屏幕的四周，获取整个显示屏幕呈直线就可以，其逻辑坐标完全是通过触摸物点击屏幕进行坐标映射后自动完成的。本文有效地避免了手指的互相遮挡等问题，使得实时鲁棒的触摸点跟踪和动作的判定成为了可能。而且对周围光照等没有严格的要求，可以应用在多种人机交互、信息展示以及娱乐场所。
    目前，本系统实现了触摸物的定位和点击功能，今后如何有效地定义右击、并且区分单击、双击，以及如何有效地对多点触摸物进行定位和动作上的判定，尤其是多点的识别区分是难点等，还有待进一步深入研究，以构建更加强大、更人性化的人机交互系统。
参考文献
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