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        眺望2017系列｜「新」體感經濟 - 看體感科技在多元載具之應用潛力與關鍵技術
        • 2016/11/08
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        #體感 #機器 #資料來源

        簡報大綱

        • 體感科技關鍵技術與應用一 3D人物捕捉技術
        • 體感科技關鍵技術與應用二 3D環境探索技術
        • 體感科技關鍵技術與應用三 語言溝通
        • 體感科技關鍵技術與應用四 光場顯示技術
        • 機器學習在體感科技的角色 可衍生新應用

        簡報內容

        「新」體感經濟 - 看體感科技在多元載具之應用潛力與關鍵技術
        NO.1
        大綱
        NO.2
        體感的目的在於直覺與自然的人機介面舊體感經濟僅著重在肢體辨識
        NO.3
        「體感技術」應能全面性的捕捉自然身體語言
        NO.4
        「新」體感科技包含訊息傳遞與服務回應體感應用產生的市場價值稱為體感經濟
        NO.5
        紅色頭帶是一種介面工具AR/VR不就是真實與虛擬世界的人機介面?
        NO.6
        人類透過虛擬世界存取服務的比例逐漸提升
        NO.7
        在虛擬世界和虛擬人物產生經濟活動AR/VR讓虛擬服務具象化
        NO.8
        新體感經濟之功能與技術範疇
        NO.9
        AR/VR技術架構涵蓋四大體感科技
        NO.10
        體感科技關鍵技術與應用一3D人物捕捉技術
        NO.11
        HTC Vive之技術規格使用雷射與可見光定位技術
        NO.12
        VR藉由控制器來捕捉手部動作AR使用手勢辨識
        NO.13
        利用動作捕捉技術進行「行為傳輸」VR Droid=分身應用
        NO.14
        Facebook Social VR以虛擬替身在虛擬世界進行社交
        NO.15
        Microsoft Holoportation真實人物形象投射技術
        NO.16
        Microsoft Holoportation
        NO.17
        Holoportation仍缺乏表情捕捉
        NO.18
        表情捕捉技術發展仍處於初期階段均需外掛3D攝影機來完成
        NO.19
        體感科技關鍵技術與應用二3D環境探索技術
        NO.20
        Why AR/MR需要3D環境探索決定虛擬物件的擺放與顯示角度及互動方式
        NO.21
        AR環境探索技術：3D SLAMSLAM(Simultaneous localization and mapping)
        NO.22
        常見的3D深度感測技術各種技術均有優缺點
        NO.23
        各種3D感測技術之說明與優缺點
        NO.24
        Intel RealSense 3D攝影機布局廣泛可看出深度感測技術之市場潛力
        NO.25
        體感科技關鍵技術與應用三語言溝通
        NO.26
        虛擬個人助理之技術架構
        NO.27
        語言溝通技術之範疇與趨勢
        NO.28
        語音辨識技術四大重點環節發展
        NO.29
        對話機器人(bots)能大幅降低人機溝通障礙
        NO.30
        有無bots的差異
        NO.31
        體感科技關鍵技術與應用四光場顯示技術
        NO.32
        雙眼立體投影與光場顯示器HoloLens vs Magic Leap
        NO.33
        Magic Leap：世界最大的AR獨角獸企業甚至是所有科技業
        NO.34
        Magic Leap可能推出光場技術之MR頭盔Dynamic Digitized Light field Signal
        NO.35
        Magic Leap釋出的照片
        NO.36
        甚麼是光場?捕捉物體反射出之所有方向之光線(或逆向)
        NO.37
        機器學習在體感科技的角色可衍生新應用
        NO.38
        機器學習是人工智慧技術的焦點
        NO.39
        深度學習已廣泛應用到許多領域特別是模式辨識
        NO.40
        機器學習適用之樣式辨識Pattern Recognition
        NO.41
        2D影像辨識捕捉客戶偏好與行為臉部分析與人流分析
        NO.42
        3D動作捕捉應用—炊事機器人
        NO.43
        3D動作捕捉應用-工業協作機器人
        NO.44
        動作捕捉應用：學習開車技巧Nvidia以真人開車技巧提供無人駕駛技術
        NO.45
        結論
        NO.46
        體感科技造成人機介面趨勢改革
        NO.47
        最好的人機介面，就是沒有介面最好的交通方法，就是不要交通
        NO.48
        謝謝
        NO.49
        下載檔案

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