1-1 研究動機
在一天 24 小時之中，人們自起床到下次上床睡覺之中的時間約 莫有 16 小時。而在這 16 小時之中，人們又有將近八成的時間都是採 取「坐著」的姿勢。不論是辦公室人員、司機、工程師、教授、作業 員、會計師、顧問等職業的工作者，以及任何年齡層的學生，甚至是 已經退休閒賦在家與高齡的老年人們，每個人每天都離不開「椅子」！
尤其現今是資訊爆炸的時代，越來越多的知識只需要透過網路就 可以得知，更使得人們不需要出門使需要坐在電腦桌前就能解決問 題，相對起過去的年代，也就大大增加了接觸椅子的時間；甚至是娛 樂方面的線上遊戲等也都非常蓬勃發展，更使得平日已經坐了一整天 椅子的學生，在假日或是空閒時也仍然長時間的持續坐在電腦桌前。
因此，如果不去注意坐姿的好壞，長期這樣下去會使得人體產生腰酸 背痛或是一些脊椎方面的問題。一旦出現這樣的問題後要再去解決，
基本上會花上非常多的金錢與時間成本，如此一來可以說是得不償 失。
因此如果能夠發展出一種方式具有可以有效辨識坐姿好壞的能 力，就可預防很多因坐姿不良而引起的病痛，尤其是正值發育期的學
生，在身體的骨骼尚未完全成熟之時，坐姿的好壞對於身體的發展非 常重要。
本研究之目的即在建立坐姿判讀的準則與方法，藉由讀取影像的 方式，來對於自己本人的坐姿做出正與不正的判讀。由於自己是無法 判斷自身坐姿的，需要外人對於自己的姿勢進行監測或糾正，故本研 究最終希望能夠達到自我監測之效果，同時亦能用此準則結合任何具 有影像拍攝功能的系統或是工具，可監測所有需要監測坐姿的使用 者，以達到預防與保健之功用。
1-2 文獻回顧
利用非侵入式感測器量測人體訊號是醫學上非常重大的發展，
K. K. Kim，Y. K. Lim and K. S. Park（2005）發展出一張能夠測量人 體ECG(心電圖)訊號的智慧椅。隨著社會發展，越來越多文明病的出 現，尤其是因久坐與姿勢不良產生的腰酸背痛現象，因此有許多關於 人體坐姿這方面的議題與研究內容，然而一直以來的研究重心幾乎都 是圍繞著壓力感測器。H. Z. Tan，L. A. Slivovsky and A. Pentland
（2001）發展出壓力椅，藉由將壓力感測器裝置於辦公室椅上，觀察 壓力分佈的情形來判讀坐姿。G. Chen，Q. Wu，and Z. Yang（2008）
將壓力感測器裝置在椅子上，利用量測人坐在椅子上不同坐姿時的壓 力分佈為何，去發展出一套舒適度最高的輔助椅。G. A. Vos et al.
（2006）在探討不同坐姿與不同椅子設計時，對於椅子上壓力分布的 情形。H. Nakane and J. Toyama（2011）認為人在疲勞時坐姿會與精 神好時的坐姿有所差異，藉由監控壓力感測椅中的壓力變化可以判讀 出疲勞與否，進而給予提醒。M. Yamada et al.（2009）藉由在椅墊與 椅背上裝上壓力感測器，透過感測器量測到的訊息達到判讀此時椅子 上的人在做什麼樣的動作。Y. Li and R. Aissaoui 亦是藉由將壓力感 測器裝置在椅子上的方式，來判斷人的坐姿為何。
有別於利用椅子上的壓力感測器來判讀坐姿，S. Murphy ，P.
Buckle and D. Stubbs（2002）則是利用攝影與在身上穿戴感測器的方 式監測學生上課時的坐姿。而C. C. Li and Y. Y. Chen（2006）則是利 用攝影的方式拍下人體影像，並透過人體中的一些特徵參數，例如身 高或體寬等等，藉由這些參數的處理來發展出一套規則辨別人體站姿 的系統，以此達到居家看護系統對於小孩或老年人的監控。在醫學 上，一般是採用兩種方式來對人體姿勢做出判讀，一種是以多台攝影 機拍攝的方式，或是藉由X光的拍攝，來找出人體轉動的關節處為何，
進而對人體姿勢做出判讀，如Jun Ohya and Fumio Kishino（1994）就 是藉由架設多台相機拍攝人體姿勢影像的方式，來建立起人體姿勢三 維圖型，Juergen Gall et al.（2009）亦是；另一種則是在人體關節處 貼上標記（marks），藉由觀察標記處位移的變化來對於人體關節處
的運動做記錄，如Kazutaka Kurihara et al.（2002）。
過往研究中判讀人體坐姿大多是以壓力感測器為主，但是一來壓 力感測器的價格非常昂貴，無法普及化，二來其判斷的方式也不若人 眼來的直接。而醫學上判斷姿勢的影像或是亮點追蹤的兩種方式雖然 很精準，但是所需要耗費的成本太大，基於多方考量，因此本研究利 用拍照的方式記錄坐姿，類比人眼觀看他人坐姿的視野，且只採用一 台相機，之後再將這些照片進行一連串的處理，最後對於坐姿做出判 斷，並給予警告。由於不需要在身上穿戴儀器，故不會影響到做事的 效率，而影像的來源可以從個人手機照相得來，所以人人得以對自己 的坐姿進行監控，也可以與居家看護的監測系統做結合，如此一來，
就能達到非常普及化之效果。
1-3 研究內容
本研究將發展一套坐姿判讀的方式。處理過程為先利用相機將人 體各坐姿影像攝入，結合影像處理的方式消除背景，只餘下人體姿勢 的圖形，再將圖形做二值化處理，以計算圖形的特徵參數值，之後將 各參數值輸入至類神經網路中，模擬人腦在做判斷時對於多方因素比 較與考量的情境。最後，設定一閥值來當做劃分人體坐姿正與不正之 標準。如果判斷結果為正的姿勢，則不給予任何警告；反之，如果被 判斷為不正的姿勢，則立即給予警告。本研究之人體判斷系統流程圖
如 1-3-1 所示。
本論文共分六章，各章節內容安排如下：
第一章 前言
第二章 為本研究中人體坐姿判讀流程的第一步驟：將圖形進行影像 處理之過程。先介紹如何如何將影像去除背景，之後再將圖 形透過平滑濾波的處理消除雜訊以及將圖形內部做一平均的 動作，以利最後做影像二元化與擷取目標圖型之處理
第三章 為本研究中人體坐姿判讀流程的第二步驟：類神經網路之 析。一開始先介紹生物神經網路與類神經網路結構，之後介 紹本研究所使用的倒傳遞類神經網路，以及如何將圖形特徵 轉化成類神經網路的輸入值
第四章 為本研究中人體坐姿判讀流程的第三步驟：坐姿分類器。介 紹如何將類神經網路之演算結果透過閥值的方式來分類出坐 姿正與不正，以及閥值該如何選取之過程
第五章 利用上述所介紹之方法來對於實驗受試者進行坐姿的判斷與 分析，並且討論其結果
第六章 總結全文並對未來研究方向提出建議
圖 1-3-1 人體坐姿判斷系統流程圖