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系統識別號 U0002-1707201310231100
中文論文名稱 應用於兒童幾何空間學習之互動系統
英文論文名稱 An Interactive Learning System of Geometric Space for Child
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 電機工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Electrical Engineering
學年度 101
學期 2
出版年 102
研究生中文姓名 陳克威
研究生英文姓名 Ke-Wei Chen
學號 600470305
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2013-06-27
論文頁數 68頁
口試委員 指導教授-周建興
委員-蘇木春
委員-江正雄
委員-李揚漢
中文關鍵字 立體物件辨識  積木  深度攝影機  幾何空間學習 
英文關鍵字 Kinect  Lego  Pattern recognition  3D recognition 
學科別分類 學科別應用科學電機及電子
中文摘要 在玩樂中學習是兒童教育中重要的議題。邊玩樂邊學習有利於開發右腦潛意識學習,進而促進全腦學習,提高學習成效。大多數的父母不單希望孩子可以玩的開心,也期望孩子能在玩樂中培養與學習各項能力。所以本論文提出一學習互動系統,讓兒童可以從玩積木中學習到幾何架構與空間概念。
積木的型態很多,形狀、顏色多樣,玩法不一致。就生理來說,兒童運用手與手指來組裝積木,可以提高手眼協調的能力。在社交角度來看,兒童可以透過合作組裝積木,來結交朋友,促進社交能力。透過積木,兒童可以學習對物體的大小、形狀、位置的描述,提昇智能。而藉由組裝或堆疊積木拼出所要的形狀,引起兒童發揮想像力,訓練創造能力。
本論文設計了一個互動系統,兒童依電腦指示,組裝出指定形狀的物體,經由辨識系統來確認其形狀是否正確。首先電腦會顯示物體的圖片,兒童組裝完成後,透過Kinect 擷取積木的深度特徵,經由物體辨識演算法,來確認所組裝的積木是否和題目一樣。物體辨識演算法是本系統的關鍵,透過Kinect的深度攝影機,擷取物體部分表面的資訊,不同於一般攝影機,光線對於Kinect的深度攝影機影響較小,經過電腦前處理,正規化,轉換成可用的特徵,接著使用KNN演算法來完成物體辨識。最後,系統會以辨識的結果來確認是否與題目指示的物體相同。
目前已完成系統原形,未來也會新增其他模式,使本系統更多元,不只在形狀上,加入Kinect的彩色攝影機的資訊擷取,使顏色也可以加入辨識系統中,讓兒童不只學習幾何架構與空間概念,還可以學習到色彩的認知。
英文摘要 Playful learning is a very important issue in children education. This paper proposes an interactive learning system that Combine Lego block, Kinect and computer can help child learn geometric space. Playing block has many benefits to child, whether physical or psychological. Through the playing block, child can learn the size, shape, place of the object. Build the block can also increase children's imagination and training creativity.

This interactive system will show a picture which has block’s shape at first, then child has to build the block as the shape. After building, Kinect will scan the block, and input the system. By recognition algorithms of the system, the system can check the shape, whether its match the shape that picture showing or not.

Nowadays, the system’s prototype has been completed. We will add different model like color detection in the future. Let child not only learn the geometric space but also learn the color recognition.
論文目次 目 錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 X
第一章 緒論 - 1 -
1.1 前言 - 1 -
1.2 動機與目的 - 1 -
1.3 論文章節架構 - 3 -
第二章 背景與相關研究 - 4 -
2.1 背景 - 4 -
2.2 三維掃瞄器 - 6 -
2.3 點雲(Point Cloud) - 10 -
2.4 樂高積木(LEGO) - 11 -
2.5 兒童遊戲與學習 - 12 -
第三章 研究方法與步驟 - 14 -
3.1 座標轉換 - 15 -
3.2 物體切割 - 18 -
3.2.1 刪除過遠點 - 19 -
3.2.2 去除桌面 - 20 -
3.2.3 濾除物體其他不相關座標點 - 22 -
3.3 物體特徵擷取 - 24 -
3.3.1 座標投影 - 25 -
3.3.2 計數與正規化 - 27 -
3.3.3 投影強度陣列 - 32 -
3.4 物體特徵辨識 - 33 -
第四章 e – Block - 37 -
4.1 系統架構 - 37 -
4.2 系統運作流程 - 38 -
4.3 系統介面與操作流程 - 40 -
4.3.1 入門模式 - 41 -
4.3.2 挑戰模式 - 49 -
第五章 實驗結果分析與討論 - 51 -
5.1 分類器辨識結果 - 51 -
5.1.1 固定方位測試 - 53 -
5.1.2 隨機方位測試 - 53 -
5.1.3 擺放位置測試 - 56 -
5.2 方法討論 - 59 -
5.3 系統使用測試 - 61 -
第六章 結論與未來展望 - 65 -
6.1 結論 - 65 -
6.2 未來展望 - 65 -
參考文獻 - 66 -
附錄一 - 68 -


圖目錄
圖2.1 Life of George[3] - 4 -
圖2.2 玩法示意圖[3] - 4 -
圖2.3 RGB混淆圖 - 5 -
圖2.4 Roland DG LPX-250[4] - 7 -
圖2.5 Kinect動作感應器[5] - 8 -
圖2.6 Kinect資料接收範圍[6] - 9 -
圖2.7 圓環的點雲圖[8] - 10 -
圖2.8 本系統使用的樂高組 - 11 -
圖3.1 研究步驟 - 14 -
圖3.2 座標系平移示意圖 - 16 -
圖3.3 以Kinect為原點的真實世界座標系 - 16 -
圖3.4 點雲資料圖像化 - 17 -
圖3.5 物體切割流程圖 - 18 -
圖3.6 刪除過遠點示意圖 - 19 -
圖3.7 物體及桌面點雲圖 - 21 -
圖3.8 去除桌面後點雲圖 - 21 -
圖3.9 濾除物體其他不相關座標點示意圖 - 23 -
圖3.10 山型與金字塔型投影比較圖 - 24 -
圖3.11 座標投影示意圖 - 26 -
圖3.12 圖像化投影強度圖 - 28 -
圖3.13 山型與金字塔型其投影與投影強度比較圖 - 29 -
圖3.14 投影強度陣列 - 32 -
圖3.15 3NN示意圖 - 33 -
圖3.16 積木擺放與角度方位示意圖 - 34 -
圖3.17 山形擺放角度重複示意圖 - 35 -
圖4.1 系統示意圖 - 37 -
圖4.2 系統運作流程 - 39 -
圖4.3 系統首頁 - 40 -
圖4.4 選擇題目頁面 - 41 -
圖4.5 題目與辨識頁面-入門模式 - 42 -
圖4.6 提示圖片 - 43 -
圖4.7 正確錯誤示意圖-入門模式 - 48 -
圖4.8 題目與辨識頁面-挑戰模式 - 49 -
圖4.9 正確錯誤示意圖-挑戰模式 - 50 -
圖5.1 誤判範例 - 55 -
圖5.2 九宮格示意圖 - 56 -
圖5.3 積木實際擺放圖 - 57 -
圖5.4 投影輪廓特徵示意圖 - 59 -
圖5.5 民眾試用照片 - 61 -
圖5.6 年齡與性別圓餅圖 - 62 -

表目錄
表5.1 資料類別表 - 52 -
表5.2 辨識結果的混淆矩陣 - 54 -
表5.3 辨識率統計表 - 56 -
表5.4 問卷結果統計表 - 63 -


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