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雙訊息QR Code之研究

為了解決QR Code image reader的問題，作者周國健 這樣論述：

QR code是當今全球最流行的二維條碼之一，已成功並廣泛應用於製造、運輸、醫療保健、辦公自動化、零售和廣告等多個領域的物品識別、定位和追踪。QR code有幾個吸引人的特性，包括大容量資料存儲、資料損壞高容忍度及任何方向的可讀性和快速解碼。此類代碼提供了一種無需繁瑣打字即可快速存取資料的方法，其非接觸式的資料擷取模式在當前 COVID-19 時代，用於開發交互式應用程式具有巨大潛力。通常一個標準QR code僅可以儲存單一訊息，然而，一個QR code若能儲存多個訊息，在許多情況下會非常實用，因此，在近年來，多層訊息QR code之研究已蔚為流行，亦為本論文的主要研究方向。本論文提出三種單

一QR code可以包含雙訊息的新方法，第一種方法稱為嵌入式QR code，第二種方法稱為雙重訊息QR code，兩種方法皆是藉由調整掃描距離來分別讀取訊息的方式，一個訊息從近距離掃描讀取，而另一個訊息是從遠距離掃描讀取，與文獻中的兩層QR code方法相比，我們的方法具有以下優點：（1）兩個訊息均可由一般的QR code掃描應用程式讀取，無需專用的QR code掃描應用程式或額外計算，（2）QR code可以由軟體程式產生後直接列印使用，無需耗時與高成本的實體製造過程。除此之外，所提出的方法可以在單一QR code鏈結兩項資訊，例如某公司的一個網頁和一段影音介紹，或一個產品的兩種語言說明等，

實驗結果亦驗證了所提方法的可行性。第三種新方法，稱之為模組導引半色調QR code，它不僅可對規範之文字串進行編碼，而且還可向觀看者展示額外的視覺訊息，它繼承了標準QR code的黑白特性，可以經濟地列印出來。在文獻中，半色調QR code通常是通過進行大量可讀性實驗來設計的，並且通常將模組中央三分之一區域設置為原始模組顏色，以確保解碼訊息正確，在本論文中，推導出了用於正確解碼QR code所需模組中心區域大小的理論值，並因此提出了一種快速有效產生半色調QR code的方法。實驗結果驗證了所提方法的有效性，並顯示其所產生的半色調QR code具有適當的解碼穩健性和良好的視覺品質。我們相信本論文

中提出之雙訊息QR code方法，對於QR code的發展開啟了全新的視野；研究結果還發現，美學QR code模組中央三分之一區域必須設置為原QR code模組顏色之限制已非必要，因此，在不影響其可讀性的情況下，有效提高了美學QR code的品質，亦可將其應用於資料安全管控；另雙訊息QR code亦可結合自然圖像，以及開發多層資訊QR code，和更多的互動創意應用。

使用智慧眼鏡與計算機視覺手勢辨識控制義肢手

為了解決QR Code image reader的問題，作者特旭成 這樣論述：

主動式假肢的需要不同模組的感測器，這將很大程度上依賴於每個感測器的運作，以使整個控制系統正常工作。主動式假肢控制系統主要依靠生理信號，但截肢者在做預定的手勢時，總遇到困難。隨後，智能眼鏡通過電腦視覺減少感測器間的細微差別，從而降低硬件要求。透過智能眼鏡，運用截肢者的視覺能力，通過截取截肢者的目光，並將其作為輸入來控制假肢設備。該研究提出的系統，將使用一個智能眼鏡模組，該模組會生成第一人稱視角的影片，提供給手勢分類器的輸入端。然後通過包含激活碼的QR Code對手勢激活功能進行建模，以啟動手勢分類器。研究觀察到，7名參與者在QR碼中，大概的平均執行時間是3.88秒，距離為30至50公分。構建了

一個objectness過濾器，用於檢測物體的特點、亮度和邊緣，以確定物體是否在用戶面前，從而允許模型在可識別的事物在附近時進行預測。該研究對提出的objectness過濾器進行了測試及評估，使用了30個項目來測試。測試是在低到亮的燈光下進行的，距離參與者50-70厘米，平均有85.33%的手勢激活成功。該手勢分類器使用帶有修改層的殘差網絡，使用早期層進行預測。在訓練過程中，早期預測層在驗證過程中取得了78.14%的準確性分數。此外，實驗發現早期層在特定類別中的表現優於全連接層；然而，總準確率卻低於全連接層。因此，提出了一個堆疊的早期通道集合，以結合穩定的分類器。然後，早期出口輸出被堆疊起來，

創建一個特徵層，用於密集層的預測。在訓練中，堆疊的集合分類器的分數達到84.71%。在現實生活中的物體手勢分類中，最終評估進行了15個項目，使用堆疊的集合分類模型呈現出70.9%的準確率。對於樣本內和樣本外的數據，平均手勢預測時間分別為5.06秒和16.62秒。