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    心跳感測器輔助影像深度學習應用於臉部痛苦指數之判別
    (2018) 陳梓瑄; Chen, Zi-Xuan
    本研究提出了一種估計人臉疼痛強度的方法。使用回歸卷積神經網路訓練模型,其中包含三層卷積層及三層池化層。此外,使用心跳感測器幫助臉部疼痛識別,目的是更準確地判斷人的疼痛程度。在兩個感測器的偵測及相互輔助下,可以極大程度的預防危險性的發生。例如使用在跑步、復健及醫療上,若能夠第一時間偵測到使用者的痛苦指數及心跳數異常,將能有效且迅速的做第一時間的處理。同時,本論文另一個貢獻為根據醫療及運動等相關文獻做出實際測試結果,將心跳感測與臉部疼痛做出結合與應用,並且能實際應用於生活當中。 本研究結果顯示,i5雙核計算機的MSE為0.11,Pearson相關係數接近1(r = 0.98),平均運算速度達到70 FPS。除了能夠高速運算臉部痛苦指數,也能迅速對硬體下達指令。

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