淡江大學資訊工程學系碩士班學位論文
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目前運用深度感測器建立人體骨架是常用的人機互動解決方法， 快速且精準，但當人在某些動作下，例如坐姿、躺姿、腿部交叉，前兩種由於與背景物體太過接近，深度感測器無法分辨出人以及物體，而最後一種會因為雙腳重疊導致分辨不出其前後關係，都將會使骨架錯亂，追蹤結果失敗。 本論文目前針對腿部交叉所發生的錯誤進行補正。而為解決這問題，本研究提出以深度影像的骨架追蹤結果為主，當發生腿部交叉時，則運用彩色影像作為輔助，重新建立骨架，使追蹤結果保持正確。
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近年來，微軟推出的Kinect利用內附的深度感測器，計算出人體的骨架，稱為深度骨架偵測，讓體感偵測的方式有更多元的變化，相關的研究不斷地提出與跟進，而動作的偵測與分析亦是探討的研究之一。 透過深度影像體感偵測，在進行部分動作時會無法偵測到，使得偵測動作時會發生誤判情形。例如:腳交叉、躺姿。為了改善此誤判情形，本論文透過影像顏色區塊的重心來達成動作的偵測，確保追蹤的部分為身體的骨架，來達到顏色追蹤，以解決誤判和追蹤的問題，達到骨架的正確追蹤。
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隨著全球年齡老化問題，醫療照護結合資訊化居家監控，賦予醫療照護新的使命，研究指出婦女因老化或其他因素引起尿失禁者約為10%至40%，目前對於尿失禁復健方式主要為骨盆腔底肌肉訓練（凱格爾運動），但目前醫院採用侵入式復健輔具，但是大多數的患者無法接受這種治療方式。 本論文整合嵌入式系統結合非侵入式復健輔具針對站姿以及躺姿PFMT開發非侵入式骨盆底肌肉訓練電子復健輔具，有別於傳統的尿失禁復健輔具，本論文可在不侵入病患身體即可感測病患復健動作，透過無線結合手機、雲端伺服器及記憶卡等方式將病患復健數據儲存下來，並結合語音輔助病患，既使居家復健也可達到醫療人員輔助之效果，醫院端透過遠端即可掌握病患復健資訊提高復健效益。
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鑒於現代城市生活水準的提高帶動人們對環境資訊的需求提升，如何有效地處理、儲存環境中的感測資訊，並適當管理後再提供使用者查詢，已經成為建構智慧型城市的重要基礎。由於人類生活環境中每分每秒所產生的資訊，如早晚氣溫、行車環境、空氣品質等可數值化的資訊過於龐大且繁雜，為了要快速並準確地處理這些數據，我們利用雲端運算技術中的分散式儲存及程式開發模型MapReduce等核心技術，佐以HBase雲端資料庫的管理能力，以達成高效能的運算及儲存機制，並將這些數據提供予使用者或第三方軟體使用，以期實現智慧型城市的建構基礎。
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近年來，台灣的無線上網的需求迅速的增加。因用戶大多是使用視訊通話或是觀看影音串流等需要高頻寬等需求，在無線資源有限的情況下如何去滿足大多數人的需求成為一個非常重要的議題。在無線資源管理中，排程器的設計是其中最主要的部份。故本論文提出一個能盡量滿足大多數使用者需求的排程機制，此機制能先判斷連線的種類是否需要即時的服務，在逾時之前將需求作處理。若是使用者處於收訊不好的環境，則其需求有較大的機會因避免浪費系統資源而被放棄掉，且飢餓(Starvation)跟公平性的問題也都被正視，不會有連線長期佔有資源與等待甚久不被服務的情況以期達到服務品質的保證。實驗結果將證明本文所提之方法會在執行時間效率上優於傳統之作法。
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在無線感測網路(Wireless Sensor Networks, WSNs)的研究中，如何延長整個網路的生命週期(Lifetime)是相當重要的議題，以睡眠排程機制(Sleeping Scheduling)為基礎，本研究提出的機制在同心圓的架構之下，依照地理位置的不同，劃分不同的同心圓區域，依照位於奇數與偶數層區的感測器的輪流睡眠，藉此使位於不同區域的感測器的電量可以更均勻的消耗電能，並且在此架構之下可以使靠近基地台(Sink)的感測器減少其運行的時間和代傳資料的工作量。在研究中，基地台和感測器都會應用到傳輸功率控制技術(Transmit Power Control, TPC)以控制網路拓樸(Topology)以及基地台劃分同心圓的位置，並利用建構好的路由將感測器接收到的資訊回傳給基地台。最後我們會比較其他的睡眠排程機制，實驗結果將會顯示本研究所提出的方法將優於先前的機制。
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隨著無線網路的普及、智慧型手機上網功能的增進，如何使用智慧型手機進行安全的資訊傳輸變得愈來愈重要，並且由於智慧型手機的配備相較於個人電腦提供的資源顯有不足，加上電力有限的問題也是必須去考慮的訴求之一，如何有效率的做到資訊的安全傳輸是智慧型手機上所要面對的問題。本論文實作一雙向鑑別機制並建立智慧型手機的安全傳輸通道，提供智慧型手機安全的進行機密資料的傳輸。本論文主軸在對該方法的實作與測試，我們有別一般的做法改採用Android NDK的技術，成功地將方法核心運算以C語言建置在Android智慧型手機平台上，希望能了解此運作模式對效能造成的影響。
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目前電腦的輸入設備的操作方式大多是藉由雙手來做操作，但是這種操作方式對於殘障人士，特別是肢體殘障人士相當的不方便，目前常見的電腦輔助操作有兩種，眼睛追蹤和頭部追蹤，眼睛追蹤可以表達的動作較少，而頭部追蹤有超音波、紅外線、臉部追蹤三種方式，前兩者需要配戴器具，而臉部追蹤則不需要，對於殘障人士來說使用上較為舒適。 本論文藉由主動形狀模型追蹤使用者臉部的特徵點，計算出頭部的位移與轉動；並利用指數加權移動平均來平滑因為使用者不自覺的頭部晃動而造成的位移與轉動的資料偏差，再結合編輯距離演算法與頭部的位移資料，判斷使用者頭部做出的位移軌跡，判斷使用者作出了哪個事先定義的動作；最後我們將這些資訊對應至相應的電腦操作，提供殘障人士一個簡易的操作電腦方法。
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近年來，k-邊界覆蓋(k-Barrier Coverage)在無線感測網路中是很重要且受到廣泛討論的問題。本論文所運作的場景為一無線行動感測網路(Wireless Mobile Sensor Networks，WMSNs)，其中每個感測器(Mobile Sensor，MS)具有移動的能力。在這樣的環境下，本論文擬研發一個分散式的自我佈建機制，使得行動感測器在場景中自我移動以形成一條k值盡可能大的k-邊界覆蓋(k-Barrier Coverage)防禦曲線。在移動的過程中，行動感測器將電量納入考量，使得建構的防禦曲線擁有較長的生命期，並使多個行動感測器不會移動至相同位置，避免產生決策衝突，浪費電量。相較於相關的研究，實驗模擬顯示，本論文所提出的k-Barrier Coverage演算法具有較長的生命期。
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資料外包儲存是雲端運算服務中一項既重要且成熟的服務功能。雲端用戶將資料存放在雲端上後，為了能確保資料正確且確實被完整地儲存在雲端伺服器，可以透過委託第三方稽核者對儲存在雲端資料來進行稽核的方式來達到資料檔案的正確性以及完整性。本論文以RSA簽章技術和同構認證者(homomorphic authenticators)的相關技術來發展第三方稽核者稽核檔案資料的技術。本篇論文方法除了具備過去相關研究提供的公開稽核性之外，也提供對於雲端用戶的資料隱私性，更提供對多個雲端用戶同時稽核的批次稽核性。本篇論文方法與Wang等學者和Hao等學者的方法進行功能和效能的分析比較的結果;雲端用戶、第三方稽核者和雲端伺服器等三方的綜合考量，就效能而言我們的方法在各不同的角色之效能中取得較佳的平衡點。