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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。