臺灣大學資訊網路與多媒體研究所學位論文
國立臺灣大學,正常發行
選擇卷期
已選擇0筆
- 學位論文
因為日常生活中人臉照片中常常出現的大幅度頭部移動、物體遮擋和光照變化，臉部關鍵點的偵測一直是一個富有挑戰而又急需解決的問題。在此論文中，我們嘗試利用深層卷積神經網絡中多層次分佈的特征去協助我們更好地解決這個問題。通過實驗研究，兩層額外的卷積層幫助我們有效地提取出在不同層中的特征圖並將它們有效結合在一起令偵測結果得到提升。除此之外，我們還進一步研究了不同種類激活函數對於模型快速收斂的幫助。通過在不同網絡層中使用不同激活函數，我們不僅加快了模型收斂，還得到更好地實驗結果。在文章最後，我們比較我們的模型與過去知名的方法在不同數據上的表現，並發現我們的模型有足夠的能力超越它們。
- 學位論文
在即時系統中，如何讓工作在時限內完成，是過去常見的研究目 標，但現今的系統會需要因應不同的需求轉換成不同的操作模式，如 在飛機系統中包含陸地、飛行等模式；如先進駕駛輔助系統中當駕駛 在高速公路或一般市區將使用不同模式，而如何能正確且有效地切換 模式是本研究目標。 並且，在現今軟體中非精確運算在影像和AI等領域被廣泛地運用， 而在本篇論文中考慮此運算模型，藉由此模型，系統可以更有效地利 用資源進行排程，並且可以縮短任務的反應時間，增進使用者體驗， 而本研究針對傳統運算模型及非精確運算模型分別提出不同的解決方 案。 為了達成上述目標，我們延伸傳統地可排程性分析的框架，提出在 多模式系統中出新的可排程性分析，在最後的實驗部分，我們藉由模 擬的方式與其他研究的分析方法進行比較，在結果中，我們的方法可 以提升15至30%的可排程工作量，並在非精確運算模型中，能夠確實 地增加可完成的工作數。
- 學位論文
本篇論文提出了兩種馬達陣列的系統的設計,DynaFrame 與 Dyn- aBase,其目的在於對觸控筆進行動態約束,以輔助或限制觸控筆在顯 示器上的筆劃輸入。DynaFrame 外形類似框架包圍在螢幕周圍,由機 器人手臂作為驅動,從而可以控制和約束觸控筆在屏幕上方的移動軌 跡,DynaFrame 的優點在於擁有近螢幕表面的三維空間運動能力,但 手臂在運動過程中會遮擋螢幕上面的內容。DynaBase 與 DynaFrame 類 似,由機械手臂驅動,位於螢幕下方,手臂末端綁定磁性轉軸,透過 磁性來操縱屏幕上方的動態約束,由於用戶會將畫筆放置在該約束上, 以此來控制觸控筆的輸入。DynaBase 基本不會遮擋螢幕的內容,但失 去了近螢幕表面的三維運動能力。 本文提出的兩種動態約束系統,其裝置外形體積符合可便攜的需 求。在儘量減少螢幕內容遮擋的前提下,能夠動態地輔助或限制使用 者觸控筆的互動。不同的約束方式-剛性約束以及柔性約束為用戶提 供了準確可靠且具有表現力的力反饋感受。 我們在這篇論文中,我們實作了兩種動態約束裝置,評估其技術細 節,并詳細描述了設計考量,基於兩者的不同硬體設計方式,以及約 束形態的不同,設計了相對應用場景。最終我們探討 DynaFrame 以及 DynaBase 未來可能的展望。
- 學位論文
本研究的目的，在提供睡眠自我檢測的客觀量測工具，並提出應用於蓋被情境的睡姿辨識方法。醫學上的睡眠多項生理檢查，需要使用接觸式的設備，取得生理訊號資訊；然而接觸式的設備可能影響睡眠，且檢查的費用昂貴。本研究設計非接觸式的睡眠瀏覽系統，採用普及的深度攝影機設備，方便於居家使用。目前採用影像處理的睡姿辨識方法，在未蓋被情況下進行睡姿分類，無法應用於真實睡眠情境。使用深度影像的三維訊息，本研究實現在蓋被情況下進行睡姿辨識的方法。 本研究提出時間區間的方法用於偵測睡眠事件，基於深度資訊的睡姿辨識方法用於分類睡姿。睡眠瀏覽系統採用具有多重感測器的裝置，偵測床上的使用者及周遭環境中發生的睡眠事件。裝置包含紅外線深度感測器、彩色攝影機及麥克風陣列，分別偵測三種睡眠事件：動作事件、光照事件及聲音事件。由輸入的深度訊號流及彩色影像流，系統建立背景模型，偵測動作變化及光照變化，並同步量化三種訊號。當訊號分數超過各別的實驗門檻值，即觸發時間區間的方法，紀錄各別的睡眠事件，紀錄的內容包含深度影像、彩色影像及聲音檔案。系統提供睡眠歷程的瀏覽介面，呈現睡眠事件的分數曲線及整合後的影音檔案。睡姿偵測的方法分類四種睡姿類別：左側睡、右側睡、平躺及趴睡；其中左側睡及右側睡包含胎兒型、思念型及木頭型睡姿，平躺包含軍人型及海星型睡姿，趴睡包含木頭型和自由落體型睡姿。在實驗前測階段，為了計算床平面，將記錄空床的深度影像轉換為世界座標系。將每張記錄使用者的深度影像轉換為世界座標系，計算每個深度點至床平面的距離。將每張深度影像的距離陣列做為輸入，採用支持向量機的機器學習方法，實現睡姿分類。實驗模擬真實睡眠情境，在三種條件下進行，沒蓋被狀態、蓋薄被狀態及蓋厚被狀態。 本研究結果顯示：（1）睡眠瀏覽系統具有效率及可靠性，使用者透過本系統快速瀏覽睡眠事件紀錄，並經由觀看影片檢視睡眠事件的內容。（2）睡姿辨識方法在厚被的條件下，比未蓋被和薄毯的條件下有更好的辨識結果，因為厚被的厚度增強睡姿動作的特徵。本研究的發現可作為未來在居家情境中，進行睡眠事件偵測及睡姿辨識研究的指南。
若您是本文的作者，可授權文章由華藝線上圖書館中協助推廣。
- 學位論文
時至今日，機器人的普及率越來越高，應用也越來越多元。社交機器人被融入到人們的生活，並且藉由考量使用者體驗提供更友善且多樣的服務。隨著高齡化社會的到來，我們期待照護型機器人能夠鼓勵高齡的受照護者，使他們有更健康的生活習慣。本論文採用了實用論證，使得讓受照護者理解某些行為是真正值得去做或是去遵循的，因此我們提出「適應性說服式推薦對話系統。」該系統有三個主要的目標。第一，我們建立了一個知識庫作為實用論證的架構，此知識庫包含了各種「行為」和該行為的「效果」以及造成此效果的「成因。」第二，我們賦予機器人具有推薦某些行為的能力，且此推薦考慮到了機器人和受照護者各自的價值觀，進而產生不同的推薦結果，換句話說，機器人能夠知道如何與受照護者妥協而非絕對的根據個人觀感提供建議。第三，由於推薦過程中會考慮到受照護者之價值觀，機器人會理解受照護者的偏好觀點，並針對其在乎的觀點加以採用並規劃如何做推薦。在此論文末我們邀請二十一位志願者參與我們設計的實驗，並透過實驗結果可以證明該適應性說服式推薦對話系統確實可以影響到受照護者之決策，並藉此說服受照護者達到更健康的生活品質。