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國立雲林科技大學 企業管理系 潘立芸所指導 張美柔的 網紅特質與產品一致性對購買意願之影響 （2021），提出NBA sina關鍵因素是什麼，來自於產品一致性、相似性、觀看追隨動機、購買意願。

而第二篇論文國立臺灣大學 電信工程學研究所 鄭士康、廖弘源所指導 蔡宗諭的 應用視覺影像的關鍵角色群體行為辨識 （2020），提出因為有 資料增強、端對端深度神經網路、生成對抗網路、群體行為辨識、關鍵角色偵測、多示例學習、運動影片分析、多物件追蹤的重點而找出了 NBA sina的解答。

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網紅特質與產品一致性對購買意願之影響

為了解決NBA sina的問題，作者張美柔 這樣論述：

近幾年自媒體的發展越來越快速，當人們眼球的焦點漸漸的從電視螢幕轉移到手機螢幕，逐漸形成了網紅文化，同時YouTube使用人數不斷攀升，隨著網紅的出現，當網紅個人知名度與粉絲量達到一個程度後，會運用自己的知名度推出產品，而網紅的自創產品成為近年的網紅變現的趨勢之一。 本研究以網紅特質與關注者相似、關注者觀看追隨動機來探討關注者對網紅的自創產品的購買意願。本研究採用網路問卷，問卷發放對象為有關注YouTube網紅的使用者，以便利抽樣收集研究資料，總計回收有效問卷307份。 研究結果顯示：（1）網紅特質與關注者相似（性格相似性、興趣相同）越高更會提高關注者對網紅的自創產品購買意

願。（2）關注者觀看追隨動機（資訊性、娛樂性、社交互動性）越高更會提高關注者對網紅自創產品購買意願。本研究學術上的貢獻在於網紅特質與關注者相似性來說明彼此之間相似性，以及關注者觀看追隨動機會影響網紅自創產品對購買意願影響，並證實之間具有正向影響。在實務上則提供網紅在擬定行銷策略的建議，並可以提供網紅以需較著重關注者觀看追隨動機作為參考。

應用視覺影像的關鍵角色群體行為辨識

為了解決NBA sina的問題，作者蔡宗諭 這樣論述：

這篇論文總結博士班期間對群體行為分析的研究。研究終極目標是讓人工智慧像人類一樣在複雜的人群快速且正確找出他們的行為跟裡面的關鍵角色。我們依照資料處理的流程把整個系統分成更小的子系統。這些子系統包含多物件追蹤、物件特徵萃取、群體辨識。多物件追蹤是群體行為分析的第一步，礙於物件遮蔽跟複雜背景的關係，傳統學習方法下很難達到好的結果。為了不讓多物件追蹤的表現影響其他子系統，我們利用基準定界框資訊來測試後面的子系統。首先我們設計一個基於協同分割的多人物分割系統去除背景幫助人物的特徵提取或是骨架偵測。接著我們提出了一個基於關鍵角色偵測的群體辨識系統，結合多示例學習加上自行設計的群體行為特徵，改善之前的辨

識方法會被非關鍵角色干擾的問題。在我進行博士研究時，正好遇到深度學習顛覆許多電腦視覺領域的浪頭上，鑑於深度學習在特徵萃取上有非常大的優勢，所以使用深度學習神經網路改造基於關鍵角色偵測的群體辨識系統，讓正確率再更一步提升。深度網路需要大量訓練資料來保證模型不會過擬合，這對於沒有大量可預訓練資料庫的題目，像我們的時序分析問題構成挑戰，為了緩解資料不足的狀況，我們使用了生成對抗網路來生成更多戰術的軌跡資料。除了在群體辨識上使用之外，深度學習也可以改良多物件追蹤和協同分割，我們也在文獻回顧跟結論章節列出未來發展的方向。

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