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國防大學 運籌管理學系 温志皓所指導 呂景翔的 影像辨識應用於個人服裝型號推薦-以國軍數位迷彩上衣為例 （2019），提出銓 宏 汽車 多媒體 科技股份有限公司 關鍵因素是什麼，來自於影像辨識、人體計測、數位迷彩服、決策樹C5.0、歐氏距離、混淆矩陣。
而第二篇論文臺北市立教育大學 數學資訊教育學系碩士班 崔夢萍所指導 吳昭輝的 虛擬主機房簡介系統建置之研究 （2008），提出因為有 主機房、虛擬實境、教育訓練、數位學習的重點而找出了 銓 宏 汽車 多媒體 科技股份有限公司 的解答。
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影像辨識應用於個人服裝型號推薦-以國軍數位迷彩上衣為例
為了解決銓 宏 汽車 多媒體 科技股份有限公司 的問題，作者呂景翔 這樣論述：
最初，服裝的功能是為了保護人體免於天氣及環境的傷害，到目前更為了增加整體美觀或顯示其社會地位等功能而變得更加多樣化。於此，現代服裝的設計也必須考量其穿著的舒適性、合身性及功能性，以滿足目前人類需求。然而，在面臨人種、性別不同差異之情況下，其每個人的身型尺碼亦會有所不同，故服裝生產之尺碼也會因此而變得繁多且複雜。若要找到適合自身尺碼的服裝，就必須要透過不斷地套量試穿才能找到最佳尺碼，此舉無疑是費力耗時。本研究以影像辨識 (Image Recognition, IR) 技術之基本概念為基礎，藉由光學數位相機具有快速、穩定、易於操作且不失精準的影像擷取功能，再搭配OpenCV電腦視覺函式庫Open
Pose之軟體套件標記受試者之人體特徵點來獲得其座標，並計算出各特徵點座標間之距離。賡續採用決策樹 (C5.0) 演算法對主要變數進行分析並產生尺碼分類規則，且利用歐式距離 (Euclidean Distance) 計算各尺碼間之相似度，為每位受試者推薦出三種最佳服裝尺碼。最後，運用混淆矩陣 (Confusion Matrix) 計算其模型推薦效能。本研究共計搜集188位受試者 (男：126；女62)。結果顯示，其模型推薦命中率可達八成以上。相較於現行國軍服裝套量、撥補作業流程，依據本研究之結果，將不僅能有效縮短使用者服裝套量之時間，且能更廣泛應用於基層實務單位。
虛擬主機房簡介系統建置之研究
為了解決銓 宏 汽車 多媒體 科技股份有限公司 的問題，作者吳昭輝 這樣論述：
本研究目的為應用虛擬實境技術發展網路虛擬主機房簡介系統，以Virtools 軟體開發，藉由3D虛擬場景來模擬真實的主機房環境，系統包含三個項目：「虛擬主機房介紹」、「進入虛擬主機房」、「火災演練體驗」，讓資訊管理人員利用此系統的主機房導覽來認識主機房，並透過虛擬火災演練來增加管理或維護主機房的基本知識。本研究以30位在企業界服務的資訊管理人員透過網路實際操作本系統，並配合問卷調查和線上訪談，結果顯示：資訊人員對此系統都持肯定的態度(M=4.23，SD=0.714)，其中在網站內容及介面之平均滿意度為4.22，虛擬實境效果為4.18，實用性為4.25，使用滿意度為4.24。因此，本研究所發展之
虛擬實境技術應用在主機房之教育訓練，對實務工作者有所助益。