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使用智慧眼鏡與計算機視覺手勢辨識控制義肢手

為了解決cup size計算器的問題，作者特旭成 這樣論述：

主動式假肢的需要不同模組的感測器，這將很大程度上依賴於每個感測器的運作，以使整個控制系統正常工作。主動式假肢控制系統主要依靠生理信號，但截肢者在做預定的手勢時，總遇到困難。隨後，智能眼鏡通過電腦視覺減少感測器間的細微差別，從而降低硬件要求。透過智能眼鏡，運用截肢者的視覺能力，通過截取截肢者的目光，並將其作為輸入來控制假肢設備。該研究提出的系統，將使用一個智能眼鏡模組，該模組會生成第一人稱視角的影片，提供給手勢分類器的輸入端。然後通過包含激活碼的QR Code對手勢激活功能進行建模，以啟動手勢分類器。研究觀察到，7名參與者在QR碼中，大概的平均執行時間是3.88秒，距離為30至50公分。構建了

一個objectness過濾器，用於檢測物體的特點、亮度和邊緣，以確定物體是否在用戶面前，從而允許模型在可識別的事物在附近時進行預測。該研究對提出的objectness過濾器進行了測試及評估，使用了30個項目來測試。測試是在低到亮的燈光下進行的，距離參與者50-70厘米，平均有85.33%的手勢激活成功。該手勢分類器使用帶有修改層的殘差網絡，使用早期層進行預測。在訓練過程中，早期預測層在驗證過程中取得了78.14%的準確性分數。此外，實驗發現早期層在特定類別中的表現優於全連接層；然而，總準確率卻低於全連接層。因此，提出了一個堆疊的早期通道集合，以結合穩定的分類器。然後，早期出口輸出被堆疊起來，

創建一個特徵層，用於密集層的預測。在訓練中，堆疊的集合分類器的分數達到84.71%。在現實生活中的物體手勢分類中，最終評估進行了15個項目，使用堆疊的集合分類模型呈現出70.9%的準確率。對於樣本內和樣本外的數據，平均手勢預測時間分別為5.06秒和16.62秒。

人工智慧數位化神經理學檢查判讀-以finger to nose為例

為了解決cup size計算器的問題，作者劉沛涵 這樣論述：

神經科學在人工智慧的發展上扮演相當關鍵角色，也一直是構建人工智慧技術的主要來源。一般而言，有兩種形成路徑：第一，模擬相當人類的智力，第二，建立模擬大腦結構的神經網絡。以往在醫學影像辨識及分類的效果仍差強人意，所以在一些難以判讀的異常人體細胞時，往往讓醫師因無法確實掌握正確病因的關鍵確診證據而產生遺憾。故若能正確將人工智慧在檢驗醫學領域的應用加以推廣，讓操作軟體具有訓練及學習能力的演算功能，對於圖像資料庫的正確判讀是有幫助的。因為人工智慧數位化神經理學檢查判讀在以往相關研究較為缺乏，有鑑於此議題的重要性，而手指碰鼻 (Finger to nose) 測試為在臨床評估上肢功能常見的測試方式之一，

故本研究擬此測試為研究對象，以探討人工智慧數位化神經理學檢查判讀效果，例如左右手食指移動之預測力，同時探討機器學習之檢測正確率與Loss率。在這項研究中，本研究採用準實驗研究設計 (Quasi-experimental Research Design) 方法裡的病例對照研究 (Case‐control study) 進行。研究實際總收案數為44人(18人為手部抖動，26人為手部不抖動)，共拍攝88部影片，而影片則以左右手區分是否抖動，共有39部為抖動，49部為不抖動。實驗過程則採用錄影資料，後續將建立類神經網路、羅吉斯迴歸模型，以人工智慧建立機器學習模型產生分數辨識正常或異常。主要分析成果，則

說明如後：1.差異分析部分，無論是以Person或是以Hand為分析單位，年齡部分均呈現顯著差異，性別部分均呈現不顯著差異。2.羅吉斯迴歸分析結果，(1)檢測左手食指移動的預測能力約為88.6%；檢測右手食指移動的預測能力約為81.8% - 84.1%，檢測左手有明顯相關的特徵為：食指的垂直(Y軸)移動平均值，呈負向影響。(2)檢測食指移動的預測能力約為79.5% - 84.1%，檢測有明顯相關的特徵為食指的垂直(Y軸)移動平均值，呈負向影響。3.機器學習分析結果，在30輪次的迭代學習後其正確率已相當接近100%，而經過50輪次的迭代學習則達到100%，在Loss率部分，20輪次的迭代學習後仍

有3次的Loss，經過30次亦為零Loss。從以上結果可知，本研究所提之人工智慧數位化神經理學檢查判讀機制，在評估手指碰鼻的上肢功能測試中能達到不錯的效果，未來發展上可嘗試與其它各類手部顫抖徵狀，如意向性手抖、運動性手抖、姿勢性手抖等，並配合相關檢驗機制，以提高診斷之正確率。