本技術智慧牙刷支援各國牙科協會推薦的貝氏刷牙法。我們提出創新的遞迴式機率神經網路，用於刷牙姿態和刷牙位置的精確辨識，用以進一步依據貝氏刷牙法評估刷牙正確性和完整度。本技術具有高準確度、低計算複雜度的演算法優勢，提供口腔保健產產業前瞻且實用的產品化技術。

本技術設計一個基於遞迴機率神經網路辨識核心的智慧牙刷。刷牙姿態辨識率可達到98.64%，平均辨識率比使用CNN模型高16.2%，也比使用LSTM模型高21.21%。模型大小遠小於CNN與LSTM神經網路模型，能夠於低成本嵌入式系統中進行即時刷牙姿態辨識，改善現有智慧牙刷成本過高、辨識精度低、和辨識速度過慢等缺失。

本技術提出一個高效能的遞迴式機率神經網路，應用在智慧牙刷的刷牙姿勢辨識，可提升智慧牙刷的貝氏刷牙法的評估準確度，增加產品應用的價值。此一遞迴式機率深度神經網路預期將有更好的辨識性能表現和更少的計算資源需求，可適用在低成本低功耗的消費性電子產品，有助於台灣口腔保健產業的關鍵技術的掌握。