檢索結果：共7筆資料 檢索策略： "Kuo-Liang Chung".ecommittee (精準) and year="109"
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大多數的人臉正規化 (Face Normalization) 方法主要是將任意角度人臉旋轉至正臉以獲得更佳的識別效能，然而這些方法較少討論多角度人臉正規化對於臉部識別影響。因此，我們提出雙視角正規化…
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目前的最新視訊編碼標準Versatile Video Coding (VVC)/H.266可以支援解析度4K以上的視訊通信，為因應5G高速通信的應用需求，高解析度媒體編碼與通信為當今發展主流。JVE…
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隨著網路世代的進步，網路串流應用逐漸增加，如遠端桌面、線上直播以及雲端遊戲，這些應用皆需要互動的功能，為了提供良好的使用者體驗，即時操作的回饋(Real-time Feedback) 與影像品質的控…
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在以往的深度學習研究中，大部分的模型訓練需要仰賴大量且乾淨的資料集才能得到較好的效能；然而，一旦資料集中存有部分錯誤的標註資料，將可能嚴重影響到模型的準確率。以影像分類任務為例，一般的深度學習方法是…
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數十年來，許多的研究學者投入研究判別人們是否在說謊。欺騙的跡象不是單一的，且需同時考慮從臉部或身體姿態所觀察到不同的非語言交流。近年來，在科學領域中欺騙檢測的議題逐漸受到重視，相關的欺騙檢測…
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近幾年來，基於骨架的動作辨識技術越來越進步，大多數的技術能取 得如此卓越成果是藉助於標註完善的資料集。然而，在現實世界中建立如 此大型的資料集所需要花費的成本是很昂貴的。此外，建立資料集的同時 可能…
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去交錯旨在將交錯視頻恢復為逐行視頻，其中主要要將視覺上的偽影消除以及同時加倍幀數。近期的去交錯演算法在恢復影像時僅針對單張影像，而沒有最佳地利用視頻提供的時間資訊，為改善這種狀況，本文提出第一個考量…