學位論文

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    以深度學習為基礎之多人即時動作辨識系統
    (2020) 蔡仁凱; Tsai, Jen-Kai
    隨著人工智慧領域快速的發展，人類動作辨識技術在近年來獲得極大關注，應用也非常廣泛，例如在長照中心對受照護者提供即時活動偵測，在工廠環境及公共環境中提供異常行為之偵測等，都能藉由動作辨識的結果實現提醒、警示、紀錄等智慧監控之功能，預防意外的發生，也解決人力資源短缺的問題。因此，如何利用穩健的動作辨識達到即時智慧監控的目的，實為一重要議題。本文提出一套以深度學習為基礎之多人即時動作辨識系統，以達到智慧型監控的目的，並應用於長照環境中。本系統結合YOLOv3與Deep SORT演算法，能從影片中同時偵測多個人物，並進行追蹤。在人物面對鏡頭時，還能透過FaceNet架構辨識人物身份姓名。對於遠距離人物而言，我們開發一套zoom in方法，根據人物框選的大小自動使用高解析度畫面以獲得更好的辨識效果。為了提升系統的穩健性，在將畫面輸入I3D前，我們會先模糊人物以外區域，減少背景帶來的影響。最後，利用非最大值抑制方法，降低因多個滑動視窗所造成的不穩定情形。實驗結果顯示，本文所提出的方法能夠實現一套即時多人之動作辨識系統。