Browsing by Author "許家維"

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    初學識字兒童的識字歷程： 整體性或分析性？
    (2013) 許家維; Jia wei Hsu
    本研究旨為探討初學識字者在文字的辨識歷程為整體性或者是分析性？Anderson等人（2013）曾提出獨體字的辨識優於合體字的論述，這是因為合體字在整體分析的歷程後，還需要進行部件辨識的分析。但因為該研究並沒有控制筆畫及字頻，因此這一個系列的實驗是在控制相關混淆變項後，以國小二年級的學生作為受試者以檢視初學者在獨體字的辨識優於合體字的假說。 實驗一對獨體字與合體字在字頻、筆畫作嚴格控制後，發現兩者在延宕抄寫作業的正確率並沒有達到統計顯著的水準，因此並無法支持Anderson等人所提出的假設。不過，在嚴格控制頻率下，實驗一呈現天花板效應。為了避免天花板效應，實驗二以縮短目標字出現的時間以及增加遮蔽的方式提高難度，觀察到獨體字抄寫表現優於合體字的結果，這樣的結果是支持Anderson等人（2013）先前所提出的假設。實驗三進一步以促發（priming）的典範進行實驗，探討在獨體字以及合體字的認知運作中，是否牽涉次部件及部件的分析。結果發現當促發項為組成目標字的部件或次部件時，兩者都得到促進的促發效果。 實驗四則以成人檢視是否會呈現部件的促發效應，以部件或次部件作為促發項，發現成人對於目標字的辨識並沒有產生促發效果。
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    腳底壓力辨識系統對於穿著不同鞋種的機器學習與特徵組合之研究
    (2023) 許家維; Hsu, Chia-Wei
    物聯網應用在近年生活中越來越廣泛，像是智慧型手機、智慧手錶與電腦等，皆讓人類的生活更加便利，為了快速且更安全的身分認證來解鎖相關設備，生物辨識技術扮演了非常重要的角色，此技術相較於傳統文字密碼而言，不易被偽造且安全度較高。在過去的腳底壓力分析的研究中，大多皆以赤腳為主要實驗條件，對於在多鞋種相關的條件下研究較少，其使用成本較高的設備進行研究，因設備成本較高對於腳底壓力辨識技術廣泛的應用較為困難。本論文主要在探討受測者穿著多鞋種的情況下，使用腳底壓力辨識技術搭配機器學習與特徵進行身分辨識，最終分析不同機器學習與多特徵組合之辨識率、訓練時間和鞋種。實驗結果顯示使用隨機森林 (Random Forest, RF)在多鞋種實驗中可以達到最佳辨識率77%，訓練時間為2.83秒是所有機器學習中訓練時間最快；其在單一鞋種實驗中可以達到86%辨識率並發現慣用鞋能有更高辨識率。