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國立臺北教育大學 數位科技設計學系(含玩具與遊戲設計碩士班) 陳友倫所指導 鍾貴麒的 應用擴增實境於肢體軀幹對稱訓練 （2019），提出epson登入關鍵因素是什麼，來自於軀幹對稱、影像式動作擷取、擴增實境、三軸感測器、遠距醫療。
而第二篇論文國立中山大學 電機工程學系研究所 陳志堅所指導 李泰伊的 指紋辨識系統之設計研究 （2013），提出因為有 生物特徵、陰影消除、K-means演算法、指紋辨識、區域二元特徵的重點而找出了 epson登入的解答。
應用擴增實境於肢體軀幹對稱訓練
為了解決epson登入 的問題，作者鍾貴麒 這樣論述：
在慢性病中的腦中風(stroke)泛指腦血管病變 ( Cerebral Vascular Accident , CVA),患者於中風發病後,往往伴隨著不同程度的腦神經受損之後遺症,導致肢體功能的殘疾。肢體軀幹的對稱協調訓練成為復健一項重要課題,協調訓練是一種針對動作協調性的恢復與加強之復健運動,其動作是由簡單到複雜、單一到多重的肢體聯合協調運動。本研究是以同時回饋(concurrent feedback)結合擴增實境(Augmented Reality, AR)來開發動態3D復健訓練遊戲,提供中風患者進行軀幹對稱協調訓練。應用具有互動性的軀幹對稱協調遊戲活動,結合穿戴式感測模組、紅外線CC
D影像式動作擷取等進行設計開發,整合規劃出相關軟、硬體設施的智能化復健器材。患者在物理治療師( Physical Therapist, PT)的指引導,穿戴本研究所設計放置(或黏貼)於受測軀幹的三軸感測單元,將肢體空間座標數值經由無線傳輸裝置回饋,並搭配即時紅外線CCD攝影機擷取骨架動作,以達到患者在具有趣味性的互動式情境遊戲中進行復健訓練的目標,以期改善軀幹對稱協調。互動式情境遊戲結合多媒體聲光效果與數位科技,使得在實際的訓練情境的呈現能夠更加的逼真,來提昇與吸引患者參與訓練的意願,期盼訓練活動的效果能夠更加的顯著。又在訓練過程所收集的大量數據資料可藉由後端的AI分析,讓整體訓練規劃的評估,
反饋參數的調整等能夠呈現最佳化成效。本研究亦朝向IOT模組化,可攜式概念設計方向思考,讓居住在偏鄉、交通不便的患者,能利用家中的3C裝置即可自行在家中做復健訓練,透過線上的互動與回傳訓練過程的數據,供醫護人員了解訓練狀況,以加速肢體復原成效,達成偏鄉遠距醫療的一環。關鍵詞:軀幹對稱、影像式動作擷取、擴增實境、三軸感測器、遠距醫療。
指紋辨識系統之設計研究
為了解決epson登入 的問題，作者李泰伊 這樣論述：
生物特徵是人們與生俱來的，包含指紋、掌紋、聲紋、人臉、虹膜與視網膜等訊息，其具有不易仿冒與獨一無二的特性。它的應用範圍含括了身份辨識、犯罪偵查、命理占卜、加密上鎖、身份登入以及門禁控管。隨著科技產業的蓬勃發展，資訊系統需要更佳縝密的授權控管機制，才能避免重要資料的外洩。因此，身份辨識的功能成為設計現今及未來資訊系統中不可或缺的環節。在日常生活中，經常使用的鑰匙、晶片卡或RFID感應卡等身份認證機制，皆存在遺失與被盜錄的風險。而指紋是目前各國政府出入境部門與企業或個人門禁控管中使用最廣泛的生物特徵之一。因此，吾人希望能藉由區域二元特徵（Local Binary Pattern），萃取指紋之紋理
特性，做統計之分析與評量，設計出一套可靠與完善的指紋辨識系統，以加強個人資料之控管。本論文透過平台掃描器與手機相機兩種輸入裝置取得指紋影像。平台掃描器的取像策略為利用印泥將三種不同按壓力道（輕按、中按及重按）的指紋拓印在普通白紙上，再利用Epson Perfection V33掃描機掃描影像；手機相機則使用感光元件為Sony Exmor RS™ for mobile的Sony Xperia ZL C6502行動電話來拍攝指紋影像。影像經由二值化、雜訊處理與邊界選取等影像處理之方法做前置處理，並利用不同範圍的區域二元特徵來萃取其紋理特性。系統在Intel Core 2 Duo P8700時脈2.
53GHz的個人電腦與Windows 7之作業系統的環境下，吾人針對實驗室11位同學進行實驗測試，兩種輸入方式的系統正確辨識率分別為100% 與100%。而透過Cross Match、Digital Persona及AuthenTec三間公司提供的四組標準指紋資料庫，其中AuthenTec有兩組，人數分別為51、65、21與16人，本系統之辨識率可分別達到85.62%、78.46%、95.24%及100.0%。