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基於卷積神經網路影像識別之草藥辨識系統之設計

為了解決盲點偵測原理的問題，作者洪任德 這樣論述：

中草藥種類繁多，自古來廣泛應在保健或治病，但誤用或用錯則會傷身，嚴重一點甚至致命；中草藥辨識對於中醫新手或是消費者而言非常重要。本研究利用機器學習建立類神經網路模型，協助草藥使用者辨識草藥種類，避免因誤用造成對身體健康的危害。本論文透過裝置鏡頭圖型擷取草藥影像，依照草藥種類進行分類並透過前置處理收錄草藥特徵建立資料集，提高識別特徵的成功率。本研究以Python語言為開發工具，以Tensorflow為骨幹，並使用Keras程式庫模組架設一個類神經網路模型的訓練平台。本研究使用卷積神經網路(Convolutional Neural Network; CNN)做圖型識別(Pattern Recog

nition)，建立中草藥的影像模型，使用相機接收影像圖片拍照儲存，再將儲存的圖檔的路徑，經由Keras程式庫建構神經網路訓練平台進行圖型識別的訓練，經由訓練後產生出模型，再與鏡頭結合做圖型的動態辨識進行偵測與識別鏡頭當下的藥草的類別，經由動態圖型偵測後的草藥影像資料會回傳與模型中的中草藥比對做出判斷後並告知使用者識別的草藥名稱並標示該草藥存放在藥櫃的位置等功能。使用者可以透過拍照將欲進行識別的圖檔輸入到中，系統將快速的進行判斷並告知使用者相關資訊。