應用人工智慧發展改善大學生科技成癮之個人化早期偵測與自我導向學習系統--總計畫及子計畫一：應用人工智慧技術萃取科技成癮資訊之APP系統

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Title:	應用人工智慧發展改善大學生科技成癮之個人化早期偵測與自我導向學習系統--總計畫及子計畫一：應用人工智慧技術萃取科技成癮資訊之APP系統
Authors:	蔡進發蔡志仁;Tsai, Zhi-Ren;揚鎮華;曾憲雄;Tseng, Shian-Shyong;張春明;Chang, Chun-Ming;薛榮銀
Contributors:	資訊電機學院行動商務與多媒體應用學系
Keywords:	客製化APP； APP成癮；自組GPU工作站； Faster RCNN；隱藏式人臉攝影；
Date:	2020
Issue Date:	2023-06-21 02:23:46 (UTC+0)
Abstract:	本研究的目的之一是自行開發智慧型裝置(smart device)上面的iOS 及Android APP(客製化APP, customized APP)以完成各種多媒體資料的收集，以進一步幫助APP成癮(包含APP遊戲成癮)的使用者。目的之二是透過校內網路管理系統(路由器)及其他上網途徑收集學生網路使用狀況，並且記錄其他子計畫的相關實驗結果，建置資料倉儲系統彙整各類資料進行資料探勘，同時提供資料給子計畫三分析建模，作為子計畫三預測與協助子計畫四設計APP介入診斷的依據。本研究第一年使用APP將受測者的智慧型裝置螢幕使用的錄影資料透過3G/4G/WiFi上傳到自行硬體組裝及PHP+MySQL Server軟體自行架設的自組GPU工作站上，以進一步在第二年做AI處理。本研究採用的AI深度學習模型AlexNet/VGG16/VGG19配合Faster RCNN可以離線偵測影帶中的各種APP，從而計算出多少個APP被打開的次數及各APP使用時間長短或文字影像類的文字辨識出各APP上網的網址(URL)或使用者在網路查詢時所使用的關鍵字及其查詢結果(content)。以上這些成癮資訊將會被當成其他子計畫的成癮分析時的重要資料來源。第三年將利用智慧型裝置的攝影機開發兩款隱藏式人臉攝影APP(iOS 及Android APP)在受試者操作智慧型裝置時，可以在沒有攝影畫面干擾的情況下，錄製受試者動態人臉表情變化的影帶，為了避免浪費智慧型裝置記憶體，需要偵測第一年使用的APP在錄製時的檔案大小變化，若其檔案大小不變，則停止錄製人臉，反之則開始錄製人臉，並上傳到遠端的工作站，以便在未來用於設計關鍵人臉指標以量測APP使用成癮的程度。此關鍵人臉指標必定是需要更多時間，以自行開發出複雜的影像處理與特徵放大演算法程式，其特徵分別是來自於人臉的眼動追蹤資訊、血流動態流動狀態及呼吸動作的深淺。
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