學位論文

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    基於CornerNet利用加速度計及陀螺儀達成偵測及辨識手勢之研究
    (2021) 陳胤霖; Chen, Yin-Lin
    隨著時代變遷,人工智慧也有著長足的進步,其中一項研究主題便是手勢辨識,手勢辨識根據使用資料,可分為依影像資料為主和依感測器資料為主,而本論文使用的資料為感測器資料。以往以感測器資料為主的手勢辨識研究中,模型無法自動分離手勢資料與背景資料,需要使用人工方式擷取手勢資料,在實際運用時會降低使用者的體驗感,所以本論文提出了一個解決方法,並設計一個模型使其能自動分離手勢與背景,並將手勢分類。本論文參考了影像辨識中將物件視為關鍵點的概念,將手勢分為兩個關鍵區間,透過偵測並配對這兩個關鍵區間,以達到自動偵測並分類手勢的效果。