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研究生： 陳胤霖
Chen, Yin-Lin
論文名稱： 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
CornerNet based gesture detection and recognition using accelerometer and gyroscope
指導教授： 黃文吉
Hwang, Wen-Jyi
口試委員： 葉佐任 歐謙敏 黃文吉
口試日期： 2021/08/10
學位類別： 碩士
Master
系所名稱： 資訊工程學系
Department of Computer Science and Information Engineering
論文出版年： 2021
畢業學年度： 109
語文別： 中文
論文頁數： 55
中文關鍵詞： 手勢辨識 、類神經網路
英文關鍵詞： CornerNet
研究方法: 實驗設計法
DOI URL： http://doi.org/10.6345/NTNU202101340
論文種類： 學術論文
相關次數： 點閱：75  下載：7 
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    • 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。

    第一章 緒論 1 1-1 研究背景與動機 1 1-2 研究困難 2 1-3 相關研究介紹 4 1-4 研究目的 9 1-5 研究特色 10 1-6 研究貢獻 12 第二章 基礎理論介紹 14 2-1 視物件為關鍵點 14 2-2 手勢資料與影像資料 17 2-3 模型設計 19 第三章 研究方法 25 3-1手勢關鍵區間 25 3-2 模型架構 28 3-3 損失函數 30 3-4 手勢偵測流程 30 3-5 關鍵區間配對 33 第四章 實驗方法 35 4-1 實驗流程 35 4-2 實驗資料 37 4-3 實驗結果 39 4-4 模型計算量 46 4-5 模型運行速度 48 第五章 結論與未來方向 52 參考文獻 54

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