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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李仁傑
研究生(外文):Jen-Chieh,Li
論文名稱:電腦化感覺統合兩側協調動作順序評量工具之發展
論文名稱(外文):Developing a Computerized assessment tool for bilateral integration and motor sequencing in sensory integration
指導教授:郭伯臣郭伯臣引用關係
指導教授(外文):Bor-chen,Kuo
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺中教育大學
系所名稱:教育測驗統計研究所
學門:教育學門
學類:教育測驗評量學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2010
畢業學年度:98
語文別:中文
論文頁數:36
中文關鍵詞:電腦化評量視覺監控感覺統合樣式辨認兩側協調動作順序
外文關鍵詞:bilateral integrationcomputerized assessment toolpattern recognitionsensory integrationvisual surveillance
相關次數:
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本研究主要透過視覺監控分析,結合樣式辨認所發展一套電腦化感覺統合兩側協調動作順序評量工具。本研究中以三台攝影機收集不同角度的受試者兩側協調動作順序訊息,再使用剪影來收集動作特徵,搭配最大概似分類器、最近鄰近法分類器,以專家診斷為效標,探討本研究的評量工具之有效性。研究結論彙整如下:
1.在診斷正確率方面:
本研究所發展的電腦化感覺統合兩側協調動作順序評量工具診斷正確率介於81%~91% 之間,顯示電腦化感覺統合兩側協調動作順序之診斷結果與專家之診斷結果具有良好的一致性。
2.在分類器選擇方面:
電腦化感覺統合兩側協調動作順序評量工具搭配最大概似分類器具有較好的診斷率。
3.在特徵選取方面:
在開合腳、右腳前後點、左腳前後點、前後交互跳的動作中,谷(valley)的平均數、谷(valley)的標準差、正面鏡頭質心位置、側面鏡頭質心位置,這四個特徵有助於提升正確率。
Most of applications of vision surveillance systems are used in the engineering. There are no researches, which apply vision surveillance systems to analyze bilateral integration and motor sequencing in sensory integration, in Taiwan. Hence, this thesis focuses on developing a computerized assessment system to investigate bilateral integration and motor sequencing in sensory integration via the vision surveillance. In our computerized assessment system, we apply three video cameras to collect bilateral integration information of all patterns, and extract some available features via these information. Finally, according to available features and the criteria of expert’s decisions, the maximum-likelihood (ML) classifier and k-nearest-neighbor (k-NN) classifier, which are useful and popular classifiers in classification issues, are requested to investigate the effectiveness of our computerized assessment system. There are some conclusions, which are shown as following.
1. At the testing accuracy aspect, the testing accuracies via our computerized assessment system are between 81% and 91%, which means there is consistency between our system and the expert diagnosis.
2. At the classifier aspect, our computerized assessment system with the ML classifier has the better testing performance.
3. At the feature selection aspect, if we choose these four features, which are mean and standard deviation of valley and center position of the front camera and lateral camera, for all of our experimental motions, then the classification accuracies usually increase.
第一章 研究動機與目的 1
第二章 文獻探討 3
第一節 感覺統合理論與兩側整合動作順序 3
第二節 相關評量工具及電腦化的重要性 4
第三節 人物視覺監控分析之相關文獻 5
第三章 研究方法 13
第一節 硬體設備 13
第二節 專家計分之資料分析 14
第三節 電腦計分模式之資料分析 16
第四章 實驗結果 27
第一節 兩側協調動作順序評量工具在開合跳之診斷結果 27
第二節 兩側協調動作順序評量工具在前後交互跳之診斷結果 29
第三節 兩側協調動作順序評量工具在前後點 (左腳) 之診斷結果 30
第四節 兩側協調動作順序評量工具在前後點 (右腳) 之診斷結果 32
第五章 結論與建議 35
第一節 結論 35
第二節 建議 36
附錄一 40
附錄二 47
附錄三 49
中文部分
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英文部分
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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