台北海洋科技大學電競數位遊戲與動畫設計系學生遊三明、楊千鋒、昌家銳在指導老師蔡慧貞和陳建宏的帶領下，以「I CARE U 居家安全警示系統」參加第十三屆IIIC國際創新發明競賽榮獲銀牌。　圖／蔡慧貞提供【記者林玟君綜合報導】目前台灣市面上大多數的安全防護監測系統需要長時間的人力監測，一旦有人為疏忽便無法即時給予使用者協助。台北海洋科技大學電競數位遊戲與動畫設計系師生團隊研發「I CARE U 居家安全警示系統」，利用AI人工智慧技術，透過影像、語音辨識等功能，讓被動監視化為主動預防，給予使用者即時的應對處理。此系統榮獲第十三屆IIIC國際創新發明競賽銀牌。「假設今天有人從床上跌下來，那監看的人他去上個廁所回來，畫面根本沒有什麼變化，很難發現到有人跌到床下。」團隊指導老師蔡慧貞指出，一般的安全警示系統，常因人為疏忽而有漏看畫面的狀況發生，且若只裝設一台監視器，也會有視覺死角的問題。因此，團隊以AI取代人為監管畫面，透過影像辨識，將意外事件區分為輕、中、重等程度，並根據不同狀況做出個別的應對措施，團隊學生楊千鋒補充，「像是比較重度的事件，它就會主動去撥打119並馬上用簡訊通知意外發生者的家屬。」 「I CARE U 居家安全警示系統」以AI人工智慧深度學習技術為核心框架，透過影像識別、語音辨識，一旦偵測到意外事件的發生，便會即時發出訊號並通知親屬，化被動監視為主動預防。　圖／團隊成員提供此系統也利用語音辨識的功能，將人在發生意外所發出的聲音，納入區分事件輕重程度的考量，蔡慧貞說明，「人跌倒時有時會用喊的，不然就是發出『啊』等慘叫聲、跟我們正常講話是不一樣的。」另外，系統也配備手環等穿戴裝置感測人的體溫及震度，並將手環感應出的數據與系統傳回的聲音波紋做比對，媒合多重條件區分事件程度，藉此減少誤判的機率。台北海洋科技大學健康促進與銀髮保健系主任任曉晶建議，此系統若能在傳送警示通知時配有提醒音效，將可避免畫面雖出現警示通知卻仍有錯過的狀況發生。同時，他也肯定此系統能依照不同事件給予適當的主動警示功能，「不會只要有發生問題時就發警示，造成最後都不知道警示是真的還是假的。」  「I CARE U 居家安全警示系統」以AI人工智慧技術取代人為的方式監管畫面，透過影像辨識的功能，將意外事件區分為輕、中、重等程度，並能根據不同的狀況做出個別的應對措施。　圖／團隊成員提供考慮到室內沒有開燈的狀況，蔡慧貞希望未來能在系統監視鏡頭上裝置紅外線（註），讓系統即使在沒有光源的條件下，也能夠去辨識事件狀況。團隊指導老師陳建宏則期望，系統不只能提供給家中有年長者、孩童的人使用，也能裝設在健身房、飯店等公共場域，讓人們在安全上有更多保障，「在人很多的地方，可能無法注意到每一個安全細節，這項系統自動提醒的功能，將會是一個很好的發展。」註：紅外線肉眼不可見光的特性，適合在黑夜或是暗處為監視攝影機提供輔助照明，搭配監視攝影機其影像感測器對紅外線的感光能力，在缺乏可見光的情況下亦能獲取清晰明亮的圖像。

【記者何予綜合報導】現今手語辨識模型多以學習手語為目的，尚無法成為聽人（註一）與聽障間的溝通工具。國立政治大學資訊管理學系學生團隊開發「SignLens——手語語音辨識於混合實境應用」，透過智慧型眼鏡進行雙向辨識，提升溝通效率。此發明獲得第27屆大專校院資訊應用服務創新競賽資訊應用組第一名。註一：聾人稱聽覺正常的人為「聽人」。 語音辨識系統可以將語音即時轉換成文字，透過混合實境裝置可以同時看見對話框和實景，提供聽障使用者即時且具機動性的翻譯服務。　圖／SignLens團隊提供SignLens軟體包含語音辨識系統和手語辨識系統，能夠即時地將語音和手語轉換成文字，出現在混合實境（Mixed Reality，MR）裝置的螢幕上。團隊透過MediaPipe（註二）建立手語辨識的學習模型，經由大量動態影像資料訓練過後，模型可以學習手部運動，辨識出手語動作對應的語意。註二：MediaPipe是一項機器學習模型，其中的手部姿態辨識功能，可以追蹤21個手部關鍵3D定位點在空間中的位置，進一步辨識手勢。 手語辨識系統可以將手語動作翻譯成文字，以對話框形式出現在穿戴式裝置Hololens的螢幕上。　圖／SignLens團隊提供團隊成員宋志謙說明，目前市面上正在開發的手語辨識模型，多以資源和使用人口較多的美國手語（American Sign Language，ASL）為主，而台灣尚未有具統一規格的手語資料庫和辨識系統。「資料集一直都是模型訓練最重要的、最核心的部分。」指導老師簡士鎰說明，面對詞彙資料搜集的困難，團隊初期聘請手語老師提供專業意見和指導，學習手語後自行錄製影片，更開發出「手語辨識資料集收錄平台」，讓使用者能自行錄製、上傳手語影片，補充給模型學習。此外，團隊成員曹子涵補充道，美國手語翻譯系統大多以網頁為主，需要依賴桌電或筆電的攝影機，而團隊結合MR技術，透過眼鏡內建的攝影機進行拍攝、辨識，使SignLens更具機動性和即時性。台灣手語翻譯協會理事長魏如君樂見其成地說：「只要是能夠幫忙溝通的工具都是好的。」然而，他也建議，手語解讀速度和詞彙量應再提升，才能夠實際發揮作用。台灣手語翻譯量能缺乏，政府不提供金融開戶等私人場合公費申請翻譯服務，因此團隊開發產品時以金融服務場景為出發。團隊成員朱芷伶說明，「我們傾向以訂閱制的方式，將軟硬體整套一包租借給銀行。如果是有哪些專業詞語的手語資料想要增加，或者是系統需要改進，就可以馬上反饋給他們。」團隊也希望能夠利用平台蒐集到更多手語資料，擴展使用情境。 台灣目前沒有提供一個泛化且有固定規格的手語資料庫，為解決詞彙資料搜集困難，團隊開發出手語辨識資料集收錄平台，讓使用者能自行錄製、上傳手語影片，補充給模型學習。　圖／SignLens團隊提供 

【記者古宇恩綜合報導】肌少症會導致肌肉大量流失，進而導致新陳代謝不良、免疫低落等相關症狀。為讓患者復健時能不受時空限制，銘傳大學資訊管理學系學生組成團隊研發「MusReHero」居家自主復健系統，結合AI及物聯網技術，讓患者在家也能精準完成訓練。此發明亦榮獲2022年大專校院資訊應用服務創新競賽分組第一名。在使用MusReHero復健時，使用者需將手機置於前方，系統會透過鏡頭擷取動作畫面，再運用影像串流技術上傳至雲端，最後經由後台進行AI人體姿態辨識。團隊成員莊語妮表示，原先團隊使用電腦鏡頭開發，但測試中發現鏡頭角度上的調整不利於復健，「考慮肌少症患者的使用情境，手機是大家都有的配備。」最終團隊才採用手機作為開發平台。 患者實際使用MusReHero示意圖。畫面會引導使用者如何動作，並根據動作的精準度及時反饋。　圖／團隊成員莊語妮提供除顧及便利性外，復健對於動作的精確程度有高度要求，因此團隊特別開發AI肢體偵測模組，相較於過往的光學辨識，不僅能夠測量動作的角度，更能透過關節上的節點去偵測動作的屈伸。團隊成員陳誼庭認為，偵測的準確率是開發中最困難的環節，「開發的硬體性能不足，導致剛開始的運算不太精確。」為此，團隊還自行升級電腦配備優化系統的判斷。此外，團隊對於畫面回傳延遲導致使用體驗不佳的情況，也多次修改程式寫作的邏輯，讓系統更為順暢。 MusReHero會將收集到的復健資料，經過後台分析後，以圖像化的方式呈現，讓復健師能輕易判讀復健成效。　圖／團隊成員莊語妮提供為了讓復健者能即時修正錯誤動作，團隊在MusReHero中加入語音辨識技術，透過語音來指引患者正確動作，如患者因動作過於困難無法執行，也可直接透過向系統對話放棄該療程，營造與復健師一對一的情境。除了透過運動訓練肌力，團隊也在系統增加營養規劃模組，復健師可透過該功能安排健康菜單，讓患者能夠藉由飲食控制，提升療效。 圖為營養規劃模組。復健師可以透過該模組制定菜單，讓患者能夠依循專業建議攝取適當的營養素。　圖／團隊成員莊語妮提供高雄醫學大學雙主修運動醫學系及職能治療學系學生小吳（化名）則指出，「復健或是運動指導不只需要求角度精確，有無姿勢代償、是否用到正確的肌肉動作，這都是需要有經過訓練的專業人員去評估或處理。」他說明，患者可能因動作不正確造成更嚴重的傷害，建議團隊考慮相關風險。莊語妮也坦言，系統所涉及的領域為醫學治療，在實際上線前仍需進行更豐富的專業諮詢及安全性測試。 銘傳大學以MusReHero勇奪2022年大專校院資訊應用服務創新競賽小組第一名。圖上為得獎同學（從左至右）分別是老師余仁朋、學生蘇嘉綺、呂欣怡、陳誼庭、莊語妮、潘姸伶、陳庭伃、老師朱美珍　圖／團隊成員莊語妮提供

【記者王若穎台北報導】現代人們追求快速的生活，不少人用打字取代書寫，然而手寫字體卻更能傳達人情溫度。如牧創新團隊開發的「紋聲簽筆」運用聲紋辨識及語音辨識技術，可透過書寫機器寫出每個人獨特的筆跡。作品拿下「2017 SEIKO科技創新創意競賽」年度大奬，並獲得新台幣10萬元獎金。團隊負責人宋恆對著手機喊「漢堡」，握著簽字筆的機器立即擺動，將詞語一筆一劃完整寫出。「紋聲簽筆」以手機行動應用程式（Application, APP）偵測人聲，透過藍芽（Bluetooth）將轉換後的座標參數傳送至書寫機器，即可寫出富含個人特色的字。團隊成員、國立雲林科技大學數位媒體設計系學生蔡東真說，一般機器人都是寫數字跟英文，能寫中文的很少，「這算是寫字機器人的一個突破。」蔡東真也指出，他們設計程式教導機器何時起筆、下筆，沿著路徑連線，避免常見的一筆到底寫法，在這部分耗費許多心力。 「紋聲簽筆」以 APP偵測人聲，透過藍芽（Bluetooth），將轉換後的座標參數傳送至書寫機器，即可簽名。　圖／王若穎攝「用你的聲音，簽下專屬筆跡。」發明理念道出作品亮點，「紋聲簽筆」將聲紋的差異轉換成書寫的抑揚頓挫，模擬出個人獨一無二的筆跡。它依據聲音的波形，寫出不同筆觸，讓身障人士也能簽下自己的名字，擁有專屬的身份證明。宋恆表示，字跡根據音頻高低來區分，但現在差異不大，目前正致力改善。 將聲紋的差異轉換成書寫的抑揚頓挫，模擬出個人獨一無二的筆跡。　圖／如牧創新提供蔡東真說：「我們希望讓每個人自己都可以做一台。」他說，一般人可以用3D印表機（3D printer）列印出機器底座跟手臂，再買微處理器（Arduino）、藍芽板、馬達等材料，就可以做出專屬自己的寫字機器。蔡東真補充，團隊是參考別人的開放原始碼（Open Source）才慢慢發展出產品，因此他們也希望讓軟體共享的概念繼續流傳下去。 一般人可以用3D印表機列印出機器底座跟手臂，再買微處理器、藍芽板、馬達等材料，就可以做一台自己的寫字機器。　圖／如牧創新提供