生活中的3C產品隨著網際網路的發展有了更多元豐富的功能，其於產品螢幕上所顯示之數位內容資訊相關議題便成了值得探討之課題。而於數位內容中，縱使圖片較能吸引使用者目光，但唯有文字方能傳遞客觀且準確之訊息，因此文字是螢幕中不可或缺的重要角色。本研究將以攜帶型導航裝置做為研究對象，探討其螢幕上字體顯示最適化模式，讓使用者擁有良好的觀看操作畫面。
本研究以67種型號之攜型導航裝置來歸納實驗及結果呈現之模擬導航畫面，接著對於蒐集之48組字色/背景配色進行視認性問調查以篩選出視認性高者共26組，再進行第二次之準則評分，並藉階層式集群分析來歸納出代表性配色，同時進行導航裝置文字式樣及文字屬性閾值調查，依此來規劃出實驗中各項供受測者調整之參數。本研究以Microsoft Visual Basic 6.0軟體規化實驗系統，受測者填完特徵資料後便可進入導航裝置為字最適化實驗介面來對導航模擬畫面中之文字區塊進行調整，並於調整完成後以駕車模擬來進行重複調整直到其認知為最適化為止。特徵資料及實驗所得之數據則供倒傳遞類神經網路進行訓練，爾後再輸入兩筆範例族群之正規化特徵參數，透過已訓練之網路來進行導航畫面中文字最適化顯示之推論，最終以兩組導航畫面來視覺化呈現最適化結果。
本研究透過倒傳遞類神經網路之訓練建構出八個導航裝置文字顯示最適化推論網路，此推論結果為實驗導向，且所有網路之均方根誤差皆極小，因此具有客觀且高度的說服力，將可縮短數位內容設計者的文字設定程序，來給予裝置畫面中之字色/背景配色、字型、字體大小、行距、字距之最適顯示建議。

With the development of internet, electrical products become more functional in our lives. The digital contents which displayed by monitors would be a valuable issue to research. About the digital contents, although the pictures attract more attentions, only the characters can communicate accurate information to people. Therefore, the character absolutely plays the important role in digital contents. For better using to people, this study takes PND(Portable Navigation Device)as a target to develop the optimum display of character images in digital contents.
This study collected 67 type of PND to generalize the result of experiment and present simulated navigation screen, then select 26 samples from 48 fore-color/back-color by legibility-questionnaire, and use the outcomes of 5-priceple-questionnaire with hierarchical cluster analysis to generalize 10 represented fore-color/back-color, then investigate the maximums and minimums of 3 character-attributions and character-styles as the foundations in optimum-experiment. After answering the features questions at the beginning, subjects can easily adjust the character-blocks in simulated screen by the system of optimum-experiment which constructed by Microsoft Visual Basic 6.0, and re-adjust the character-blocks until the users take the display as an optimization for them. The information of users’ features and experiment data will be applied in the training-stage of neural network, then input 2 user- users’ features data into the trained network as samples to generate 2 optimum display of character.
This study built 8 infer-network for optimum display of character by back-propagation neural network. The outcomes are all experiment-oriented, and MSE of networks are all extremely samll, so that the optimization of character is certainly a highly objective result, which can be applied to the process of development in digital contents, and then to reduce the time in setting attributions of character images.

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