學位論文

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Subject: search.filters.subject.主成分分析法

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    結合顏色刺激及閃光頻率刺激實現四類方向辨識之研究
    (2011) 林詠翔; Yung-Shiang Lin
    近年來，腦電波常被用來幫助肢體障礙或者脊椎受損的人們作為輔助的用具，但因腦電波裝置太過龐大以及昂貴，以至於並非普及，因此本研究為開發設計一套價格低廉的線上即時大腦人機介面系統。透過腦電波訊號處理技術應用於四方向辨識之研究，提供肢體障礙人士利用大腦意識做出控制的實用輔具。本研究利用顏色以及閃光頻率刺激的視覺回授來達成四方向的辨識，其採用的電極位置包含了大腦的頂葉(Cz)以及大腦的枕葉(Oz, O1, O2)。利用收集到的腦波資料經過前處理(數位濾波器以及獨立成分分析)將其雜訊先做去除，再利用快速傅立葉轉換觀察其顏色以及閃光頻率刺激的差異性，並採用統計方法、主成分分析法以及獨立成分分析法抽取特徵，最後投入機器學習中的支持向量機，達到辨識四方向的效果。本實驗共採用3名受測者進行測試，其離線分析最高分類率可以達到77.5%，而平均也有75%；線上即時分類率平均也可以達到68.33%，已具初步的實用價值。
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    膚色偵測器應用於即時臉部擷取系統
    (2007) 鄔誌仁; Zhi-Ren Wu
    人臉偵測系統在人臉辨識、人機介面裝置以及影像監視器的應用上扮演非常重要的角色。本篇論文提出一套針對不同亮度做補償之膚色偵測器，由於膚色極容易受光線影響，因此，必須做一些適當的光線補償。首先，本篇先對輸入影像做光線補償來做亮度校正。隨後，我們利用訓練出的CbCr值來做膚色分割。在訓練過程中，採用「主軸k-means」演算法將膚色訓練資料做分群處理。在特徵擷取部分，利用眼睛、嘴巴，以及比較少見的頭髮等三個特徵來定義人臉區域。實驗結果顯示出，本篇論文所提出的方法已改善光線所產生的問題，而且系統可以即時工作，在膚色偵測率高達95.02％；針對較複雜背景情況的靜態人臉偵測率高達91.67％；動態人臉偵測率高達97.78%。在此，我們主要是針對正臉以及接近正臉的人臉來做實驗，對於背景太複雜的情形下，仍然有偵測不到的現象。