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基於單視角影像輸入與全卷積網路之三維人體骨架估測技術

為了解決webcam測試win10的問題，作者林冠翰 這樣論述：

本論文係以單攝影機視角影像為輸入，藉由深度學習模型來估測人體三維骨架。本論文首先意欲透過預訓練模型從單視角影像中萃取出二維骨架，再利用另一個深度學習技術進行三維錨點骨架估測，再將二維骨架與錨點骨架予以結合後輸入第二個深度學習架構以估測人體三維骨架。本論文所提出的三維人體骨架估測演算法包含三個主要步驟。首先對資料庫中所有三維骨架樣本以K-means演算法分群，並以各群中心作為錨點骨架 (Anchor pose)。Anchor pose為人物生活中最常見的數種姿態，我們以每個樣本的二為骨架及其對應之三維Anchor pose進行Anchor pose估測模型的訓練。而後將二維骨架與Anchor

pose結合後進行三維骨架估測模型的訓練。進行即時估測時，攝影機捕捉到的影像將透過預訓練模型取出二維骨架，再將二維骨架輸入第一個深度學習模型估測出Anchor pose，最後將二維骨架與Anchor pose相結合並輸入於第二個深度學習模型以估測出該影像內人物之三維骨架。本論文比較對二維骨架樣本與三維骨架樣本使用不同正規化方法實的效果，並調整深度學習網路架構之參數後能有效將節點估測誤差降低52%，而對骨架樣本進行正規化後，則使本論文建立之估測模型可以適應不同的攝影機及影像解析度，仍能保有相當的估測準確度。

在SandgateIII平台上開發一遠端監控系統

為了解決webcam測試win10的問題，作者林玉書 這樣論述：

目前遠端監控已經逐漸應用在各個領域上，例如學校、家庭、企業、遠距醫療、數位家電控制等。在現在寬頻網路與數位產品的普及下，利用手機或PDA或其他手持裝置使用有線或無線網路，應用於遠端監控的操作不再像從前難以實現。本論文開發了一套應用於手持式裝置的遠端監控系統，而開發平台的主要作業系統為Windows CE。本系統中有三個主要應用功能：遠端視訊監看、遠端電視觀看、遠端電腦控制。經由本系統可以讓使用者觀看遠端資訊並存取控制遠端電腦，這對忙碌的現代人可說是一個便利的系統，只要有網路不管是在何地，都能讓使用者使用身邊的手持或其他上網裝置即可輕易控制遠端服務。