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以物件偵測模型進行即時臉部表情偵測-應用於小精靈遊戲之控制

為了解決Emoji Png的問題，作者蔡旻均 這樣論述：

　　疫情的變化改變了我們生活的習慣，不管是辦公型態或休閒娛樂多改以居家為主，對全球經濟更造成巨大的影響。然而在此環境下帶來許多的商機及新型服務，尤其在遊戲市場上，不管是手機、桌上型電腦與電視遊樂器都有大幅的成長。然而鍵盤滑鼠及搖桿等操控設備皆是耗材，且疫情環境下與他人共用設備反而增加人與人接觸的風險。本研究在此背景之下，將臉部表情即時偵測模型運用在小精靈遊戲中，透過臉部表情偵測，依照不同的臉部特徵進行方向控制，取代原先使用的設備，則可減少人與人接觸的擔憂。　　臉部表情辨識一直是熱門的研究主題，且已應用於生活周遭，但在資訊設備使用更加普及的環境下，近視及老花眼的人口愈來愈多，因此本研究探討以臉

部表情作為遊戲控制器之模型比較，其中比較兩物件偵測模型YOLOv3-tiny及YOLOv4-tiny於沒有戴眼鏡與戴眼鏡表情之差異。結果顯示，有訓練戴眼鏡表情比沒有訓練的結果要好許多，在偵測戴眼鏡的sad表情，YOLOv3-tiny從0提升到0.55，YOLOv4-tiny從0.15提升到0.75，但仍有部分表情無法正確偵測及無法偵測的狀況。因此本研究加強訓練、驗證及測試樣本，其中移除不具代表性的表情圖片並將所有整理後的表情圖片轉為灰階格式及PNG格式以統一品質；調整不同的batch size大小並進行多次實驗以找出最適合參數。最後測試結果得到顯著提升，兩模型在偵測戴眼鏡的angry表情皆為1

、happy皆為0.9，且都沒有無法偵測的狀況。　　本研究經過調整後得到好的偵測結果，但當玩家使用側臉偵測表情時較難準確地偵測成功甚至無法偵測，未來期望蒐集更多不同臉部角度的表情資料作為訓練，以利更複雜或更安全的應用方向，如資訊安全或智慧醫療等。

機器學習對抗式生成網路頭像生成

為了解決Emoji Png的問題，作者蔡詠聿 這樣論述：

虛擬Youtuber (VTuber) 是以虛擬人物作為人物設定的直播方式。現在 VTuber 在人物模型製作上分為 3D 和 2.5D。但是這兩個維度模型的製作皆需要專業的技術，在售價上也很昂貴，所以一個人在不花錢的情況下當 VTuber 顯然是不可能的。本論文提出使用三個神經網路，面部表情轉換成所需表情的表情器、給定輸入圖像就能推測圖像的側邊形狀的轉頭器以及組合表情器和轉頭器輸出結果的合成器，並使用 7,130 個模型生成 1,012,460 張的 2D PNG 圖片去進行模型訓練，訓練好的模型只需要 2D PNG 圖片就能夠做出轉頭、搖頭、點頭、眨眼、張嘴的動作。本論文提供了 7,13

0 個的模型檔案與產生數據集的工具程式，訓練了三個神經網路，並在結果驗證了此項技術的可行性，只需輸入六個參數和一張 2D PNG 圖片就可以透過模型生成所需的表情。