學位論文
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Item 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。Item 適用於數位全像顯微鏡系統影像認證之浮水印法則開發之研究(2013) 曾瀚逸本論文提出一個適用於數位全像顯微鏡系統(Digital Holographic Microscopy, DHM)影像認證的脆弱型浮水印法則,同時提供針對傳送錯誤或是惡意篡改擁有 高敏感度,並且能有效的偵測出來。本法則的浮水印嵌入於離散餘弦轉換 (Discrete Cosine Transform,DCT)域後並沒有做量化。藉由有效的增強全像圖的儲存精度,我們能夠控制因嵌入浮水印而造成的破壞。最後實驗結果也呈現本法 則的浮水印在重建後可以用於過濾破壞的資料或對惡意篡改的偵測。 關鍵字:數位全像顯微鏡系統、認證、浮水印