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國立雲林科技大學 資訊工程系 張傳育所指導 張閔翔的 基於人臉特徵點追蹤之多人心率及呼吸率檢測方法 （2020），提出Garmin vívoactive 3 關鍵因素是什麼，來自於非接觸、呼吸率、心率、頭部震盪、主成分分析、經驗模態分解。

而第二篇論文國立交通大學 管理科學系所 陳光華、姜齊所指導 林庭安的 Facebook粉絲專頁經營與促銷對消費者購買智慧手錶意願之影響 ─ 以台北市成年消費者為例 （2018），提出因為有 智慧手錶、Facebook 粉絲專頁經營、促銷活動、購買意願的重點而找出了 Garmin vívoactive 3 的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Garmin vívoactive 3 ，大家也想知道這些：

基於人臉特徵點追蹤之多人心率及呼吸率檢測方法

為了解決Garmin vívoactive 3 的問題，作者張閔翔 這樣論述：

臨床上病人的生理訊號量測多以接觸式裝置來進行量測，但少部分族群並不適合長期配戴，例如：燒燙傷病患、新生兒…等。近年來，有許多學者提出了基於電腦視覺的非接觸式心率及呼吸率偵測技術，然而這些技術大多只能偵測單一對象，單一生理訊號(呼吸率或心率)。緣此，本文提出一種基於頭部震盪之多人心率及呼吸率檢測方法，首先，會利用質心追蹤演算法對多目標進行追蹤及定位，根據人臉上的特徵點利用光流法找出時間序列上的移動軌跡，並使用經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)降低訊號中的高頻雜訊，再使用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA

)找出重要的成分，最後進行頻域分析選出適合的通道後，利用峰值檢測計算出心率以及呼吸率。我們透過實驗來驗證本論文所提方法的準確率，首先我們使用MAHNOB-HCI資料集的影片來進行驗證，並與不同的方法進行比較，結果顯示本方法的均方根誤差為每分鐘5下以內，呼吸率的均方根誤差為每分鐘3下以內。同時我們也進行不同光源的實驗，其中會與接觸式的生理訊號量測儀器(Garmin vívoactive 4S)進行比較，所得到的結果較Thomas及Gastel準確，並且在亮度較低的情況可有效地測量。我們也進一步評估本方法在不同膚色人種的量測結果，結果顯示本方法仍能在不同膚色的使用者中有效的量測出心率及呼吸率。另外

，本文透過不同的距離測試實驗，找出在0.5-1公尺內擁有好的測量效果，最佳量測的極限人臉解析度大小為77.8×103.4像素值，也就是不論有多少位使用者，在不考慮機器性能的前提下，只要人臉解析度大於上述像素值，皆可有效地透過本系統進行生理訊號的測量。

Facebook粉絲專頁經營與促銷對消費者購買智慧手錶意願之影響 ─ 以台北市成年消費者為例

為了解決Garmin vívoactive 3 的問題，作者林庭安 這樣論述：

隨著國內的戶外運動風氣日漸興盛，不僅是專業運動員，一般大眾對智慧穿戴式裝置的接受度亦逐漸攀升。消費者選擇使用智能手環或智慧手錶，來監測自我健康狀況與健身運動數據，重視不同規格與功能的智慧手錶。於此同時，利用Facebook等社群平台的行銷手法已行之有年，很是受到消費者喜愛。伴隨著虛擬社群平台的快速資訊傳播與互動性，企業能利用Facebook粉絲專頁作為行銷媒介，創造更佳的業績。本研究採用哈佛修正模型為研究基礎架構，探討 Facebook 粉絲專頁經營與促銷對於消費者購買智慧手錶意願之影響。研究變數分為人口統計變數、資訊來源變數、產品屬性變數、購買意願變數、購買動機變數、粉絲專頁經營衡量變數與

促銷活動變數，共七組來分析粉絲專頁經營與促銷活動對於購買意願的影響。本研究使用網路問卷調查法，以台北市成年消費者為研究對象，進行抽樣調查。總計回收465份有效問卷，透過因素分析、信效度分析、敘述性統計分析、獨立樣本 t 檢定、單因子變異數分析、卡方檢定與迴歸分析等方式進行資料分析。本研究結果顯示，所有台北市的成年消費者最主要的購買動機皆為記錄身體狀況與休閒活動，消費者最主要的資訊來源為網際網路。在粉絲專頁的經營中，介面易用性、社會互動性與資訊實用性對購買意願有正向影響，尤其年輕消費族群與女性更加重視粉絲專頁的資訊實用性。本研究建議智慧手錶相關業者根據不同族群規劃行銷策略，並可透過社群媒體平台F

acebook粉絲專頁作為行銷媒介，提高產品行銷策略的成效。

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