學位論文
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Item 以Flex感測器為基礎的智慧手套設計(2024) 邵蓁玓; SHAO, Zhen-Di手勢辨識的技術目前逐漸廣泛應用於AI領域中，尤其穿戴式裝置的研究推動了這一領域的發展。透過穿戴式裝置的方式，來偵測手勢的動作並進行辨識；儘管目前有許多手勢辨識的研究，但鮮少有涉及到五隻手指感測器的研究，由於使用五隻手指來完成智慧手套會遇到各種不同的問題，例如：手套製作系統複雜或是選擇的感測器應用等等問題；因此，本論文將探討以精簡的方式製作具有五隻手指的智慧手套。本論文使用了兩種主動式彎曲感測器為主體，分別以Bend Lab的Digital Flex Sensor和Sparkfun的Qwiic Flex Glove Controller兩種彎曲感測器來完成五隻手指的智慧手套；利用這兩種彎曲感測器不僅解決了手套感測器數量的問題，同時也降低了手套製作及系統的複雜度問題。最後，則透過神經網路來辨識出手勢的種類，以實現五隻手指的手勢辨識。Item 以CenterNet 演算法則及數位彎曲感測器為基礎的即時手勢辨識系統之研究(2021) 張弘凱; Chang, Hung-Kai本論文將實現以數位彎曲感測器作為手指手勢的即時辨識系統，包含硬體方面的智慧手套之設計與製作；以及軟體方面，使用CenterNet演算法則來將偵測出手勢並且辨識類別。從硬體到軟體，形成一個完整的即時手勢辨識系統。另外本論文也解決了當今以感測器的手勢辨識幾乎都不重視前背景分離，都是以辨識的正確率為主。本論文成功的使用CenterNet來將前背景訊號分離，而不須額外的觸發，解決了在時間序列中前景手勢與背景手勢難以分離的問題，實現即時的手勢辨識系統。Item 數位彎曲感測器應用於手指手勢辨識系統開發之研究(2020) 林聖裕; Lin, Shen-Yu本論文將基於感測器(Sensor-based)手指手勢辨識系統的軟硬體整合，利用數位彎曲感測器(Digital FlexSensor)用於偵測手指動作，且穿戴式裝置的製作是以手套的方式呈現，演算法則上包含手勢資料的收集、手勢偵測、手勢辨識以及實際應用皆進行整合，讓整個手指手勢辨識系統能夠完整呈現。 另外本論文將目前基於感測器的手勢辨識論文中幾乎未提及的手勢偵測納入至手勢辨識的系統之中。在實驗中透過定義的5種前景手勢及4種手勢指令個別讓Gesture Classification及Gesture Detection的類神經網路訓練以及辨識，使得將時間序列中較難以解決的前景手勢及背景手勢分離問題有效解決，並且透過使用者穿戴智慧手套做出手勢動作以實現實際應用。Item 以彎曲感測器為基礎的連續手指手勢辨識之研究(2019) 莊惟傑; Chuang, Wei-Chieh本論文的目的為，開發一款以 Flex Sensor 為基礎的智慧手套系統。該系統透過 Flex Sensor 感測手指的細微動作變化，並使用 Gated Recurrent Unit(GRU) 辨識複雜的手指連續手勢。在智慧手套的硬體層面，具備有高續航力以及高耐久等優點；法則層面，解決了連續多個手勢間，複雜的轉接造成的辨識問題；以及解決了因手指動作較難有明確的起始與終止，所造成的重複與不完美手勢問題。在應用層面，本論文提出 Detection 法則，判斷手勢的當前狀態。使本論文開發的智慧手套，不需藉由額外的裝置按鈕，進行起始與結束的控制。綜合以上的優點，說明本論文提出的智慧手套系統的實用性。