視訊鏡頭的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

往 / 返 / 第二空間：網路與精神分析

為了解決視訊鏡頭的問題，作者蔡文瑞,魏與晟,陳昌偉,王明智,王盈彬 這樣論述：

　　★漫遊無限網路空間，是什麼讓人流連忘返 ? 　　★失落中誕生的網路宅文化 　　★防衛不再是心理操作，而是滑一下就可付諸的真實行動 　　★網路之中，我們更近了，還是更遠了？ 　　在網路興起的時代，限制我們身體的時空似乎某種意義上被打開新的想像。於是，我們可以在任意一處與橫越大洋他處的人對話與互動。聲音與影像的留置，我們可以輕易回到過往那早早已經過去的時空，甚至，跨越到我們現實無從經驗的世界。更有甚者，在網路的世界裡，各種虛擬與仿生，把不可能變成可能，經常都挑戰著我們想像的極限。 　　時間、空間是精神分析中非常重要的現實要素。 　　無論我們如何自由地放任心靈進行聯想，

跨越時空，我們仍不免回到最終的現實，回到身處的治療室，一個只有治療者與個案兩人的時空當下。相反的，即使有著現實肉身的限制，治療室卻無法禁錮我們的心靈，穿越過去、現在與未來，此地或是他處，我們在這裡，但又不在這裡。 　　從精神分析出發，我們不僅僅是想討論現實操作的「通訊治療」，更希望透過想像，一起透析網路世界以及時空與身體的邊界，甚至一起探索關於存在的可能性。  

視訊鏡頭進入發燒排行的影片

基於原生架構設計與實現應用WebRTC的即時多媒體通訊

為了解決視訊鏡頭的問題，作者陳哲偉 這樣論述：

自2020年起，全世界都飽受COVID-19所苦，新冠肺炎的高度傳染性對於現今社會造成極大的衝擊。公司員工每週定期面對面匯報工作進度的晨會被迫中止，遠端通訊媒體如雨後春筍般地湧現， Google Meet、Microsoft Teams 和 Zoom 等各種應用了 WebRTC 的通信應用如雨後春筍般湧現，皆旨在為疫情時代找出讓生活重回正軌的方法。WebRTC，全稱為Web Real-Time Connection，是一種藉由點對點的UDP來傳送串流資料的架構，它能夠通過應用程序介面來為行動裝置提供即時通信，並以具有相當低的延遲而聞名。而以原生的架構實現則可以讓其對裝置的控制力最大化。本論文

提出一種基於原生架構設計與實現應用WebRTC的即時多媒體通訊，冀望能為後疫情時代重建中的秩序盡一份心力。

Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 AI 影像辨識學機器學習

為了解決視訊鏡頭的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　不同於常見機器學習皆是由 Python 語言實作, 本書使用 JavaScript 語言於瀏覽器實作機器學習, 搭配著名的 JS 機器學習函式庫 ml5.js 可以更快速且便利地達成 AI 網頁應用, 對於許多熟悉 JS 語言的前端工程師或使用者更為親近, 實驗過程使用 p5.js 程式庫, 讓沒有太多程式設計基礎的使用者也可以更輕鬆將結果視覺化, 再搭配使用 p5.js web editor 線上開發環境, 只需要使用瀏覽器就可以開始輕鬆設計網頁, 不需要在自己的主機建構繁瑣的開發環境, 再搭配 Python 編寫控制板程式, 將應用結合至感測器或實體輸出裝置, 實現更完整的機器學習

應用實例。   　　本書一開始會先介紹機器學習概念與 p5.js web editor 線上開發環境基本操作, 接著直接體驗使用 ml5.js 中的現有模型, 實作可以辨識特定物件的影像分類器。   　　除了網頁實作神經網路外, 可再串連硬體控制板, 藉由控制板輸出預測結果, 比如使用物件偵測來判斷是否有人出現, 對應的 OLED 顯示器模組就會出現迎賓文字或相關訊息；或是語音辨識讓玩家用語音來控制遊戲, 遊戲結束後會通知控制板啟動振動馬達回饋給玩家。   　　最後會使用 ml5 程式庫實際訓練自己的神經網路模型, 首先為利用控制板蒐集感測器資料, 再透過神經網路訓練解決迴歸問題, 如藉由溫度

感測器的訊號, 找出感測值與實際溫度的關係, 做出自製即時電子溫度計, 再結合可以即時顯示畫面去背效果的 U-Net 模型, 就可以使用環境溫度來改變虛擬背景特效。   　　接著為解決分類問題的神經網路, 使用現成的 Facemesh 模型找出臉部特徵點, 分別蒐集臉部不同的角度資料進行訓練, 最終得到一個可以辨識是否打瞌睡的模型, 再串接實體蜂鳴器在打瞌睡時, 發出警報聲提醒使用者。   　　最後訓練的神經網路為卷積神經網路, 透過蒐集配戴口罩與否的不同照片作為訓練資料, 經過卷積神經網路訓練後, 就可以用此模型來判斷畫面中的人是否有正確配戴口罩, 再結合模擬門鎖的伺服馬達, 建構出一套口罩

門禁系統的概念。   　　本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。   　　本產品 Windows / Mac 皆適用　 　　操作本產品需要視訊鏡頭及麥克風 (筆電內建或 USB 外接 webcam 皆可) 　 本書特色   　　● 用 JavaScript 升級網頁添加機器學習能力 　　● 結合硬體展現機器學習成果實作物聯網應用 　　● 從感測器蒐集資料、訓練模型到應用完整學習

應用影像辨識技術於PU滾輪灌注瑕疵檢測之研究

為了解決視訊鏡頭的問題，作者吳振豪 這樣論述：

傳統製造業的品管檢驗，普遍都是人工檢驗進行篩檢審核，再藉由人力挑出瑕疵品，藉由人力篩檢審核是相當費力的工作，特別是PU滾輪裡的氣泡表面。本研究使用YOLO神經網路框架，運用YOLOv4-tiny輕量化模型作氣泡表面瑕疵分類模型，針對辨識率調整參數及優化，經過實際測試後，分析各方法所適用之硬體設施及使用狀況。實驗部份，經由儀器實際的即時檢測PU滾輪表面的氣泡瑕疵，再透過模型訓練及測試集的成果，辨識結果可達平均精度均值99.4%，最後以最佳數據來實際運用，發現可成功辨識PU滾輪表面的細小氣泡瑕疵。