Gymimon:整合大語言模型與AI影像辨識之互動卡牌遊戲

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國立臺北科技大學
健人啾啾

本研究開發之健身遊戲結合卡牌Roguelike機制與運動訓練，玩家可選擇不同角色影響初始牌組與訓練部位，透過「健身卡」執行實體運動提升能力值。系統利用人體骨架辨識評估動作準確度，並由生成式AI提供即時建議，遊戲結束後訓練數據回傳 Firebase，形成持續追蹤與回饋，兼具娛樂性與運動成效。本研究提出一款結合運動訓練與卡牌 Roguelike機制的互動式遊戲系統，透過遊戲化提升使用者運動動機與成效： 1.協助養成規律運動習慣：透過遊戲化機制與即時回饋，提升使用者運動的趣味性與持續性，降低中途放棄的情形。 2.提升運動動作品質與安全性：利用 AI 影像辨識即時分析姿勢，並提供文字化建議，協助使用者修正錯誤動作，降低運動傷害風險 3.提供個人化運動建議：依據使用者的體態資料與運動表現，推薦合適的運動強度與訓練內容，滿足不同能力與需求。 4.建立長期健康管理紀錄：整合雲端資料管理，保存運動次數、準確率與進步趨勢，協助使用者掌握自身健康變化。 5.降低運動門檻與成本：採用純影像辨識的無設備設計，讓使用者在家即可進行有效訓練，提升全民運動參與度。