在本論文中，我們提出一個背景濾除演算法於即時影像監控系統。採用混合高斯模型(GMM)的方法去建立動態背景的背景模型，並且結合背景模型中顏色在時間上資訊，階層式做前景與背景的判定，並利用連續影像空間上…

高斯混合模型為一普遍的前背景脫離技術，其即時性的模型更新方式可有效地解決動態背景問題。然而建立在即時更新上的背景模型會因長時間的像素變化，使得該模型因錯誤資訊不斷累積而造成前景判別的錯誤，產生了諸如…

連結時序分類(CTC)是一種結合動態規劃與深度學習的序列預測方法，其架構與傳統的隱馬夫模型相似，但複雜度較低、卻能獲致更佳的語音辨識效能。過去的研究雖驗證了此方法的有效，然而對於此架構能達到良好效能…

高斯混合模型和隱藏式馬可夫模型常用來估計資料的隱藏狀態。高斯模型假設資料間的獨立性而馬可夫模型容許時間序列資料間存在馬可夫的關係。但是馬可夫模型假設下隱藏狀態的估計需要有效的演算，譬如 EM 演算法…

高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)常被用在各種智慧型監控系統中來分離出前景與背景。此方法雖然能有效偵測出移動中之前景，但是，若移動目標物停留在畫面上過久則會被吸收成為背景的…

在對比增強的這塊領域中，許多主要的方法是將柱狀圖切分成許多的子區域來做柱狀圖等化法。在此論文中提出在柱狀圖中用混合高斯模型來做新的對比增強法。我們的方法中提出了五個主要的步驟，第一步，我們利用成本方…

隨著攝影機普及以及網路頻寬的不斷升級，監控系統(video surveillance system)愈來愈被人們所重視。行人辨識(person re-identification)是監控領域中最為核…

風格轉換是透過解析風格圖片，像是藝術作品或繪畫，將其創作 元素生成到指定的目標圖上，使目標圖片擁有與風格圖片相似的風格。 L.A.Gatys 最早提出以卷積神經網路做風格轉換之方法，然而，此方 法每…

本論文嘗試結合HMM頻譜模型與GMM音色轉換模型，以建造一個具有歌者音色轉換功能之國語歌聲合成系統。在頻譜係數的分析上，我們使用STRAIGHT來求得較準確的頻譜包絡及音高資訊，然後將各音框的頻譜包…

傳統上，海洋學的研究係以溫度與鹽度(Temperature-Salinity，T-S)關係來表示水團的特徵。然而，溫度與鹽度特性可能會隨著地理位置、年度、季節、或水層的不同而變化；即使在同一地點，其…