檢索結果：共18筆資料 檢索策略： "Nai-Jian Wang".ecommittee (精準) and ckeyword.raw="深度學習"
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深度學習在許多領域有很多傑出的表現。在深度學習的領域中，最常見的演算法架構為卷積神經網路(CNN)，不僅被廣泛的應用在電腦視覺及影音辨識，近年來更大幅的超越所有相關領域的人工特徵。然而，此些技術相較…
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在現今視訊監控的應用中，基於臉部特徵的情緒辨識為較具有挑戰性且相對重要議題。在本論文中提出了一種基於特徵擷取之混合式臉部情緒辨識系統，並且應用於分辨情緒類別，共可得到六類的情緒輸出。在前處理部分先使…
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在本論文中，提出了漸進式(progressive)的過程來進行人體姿態估計(human pose estimation)，並且由改良過的堆疊沙漏型網路(modified stacked hourgl…
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生成對抗網路促進許多領域的發展，因為生成對抗網路可以透過對抗式的訓練讓網路學習到訓練資料的分布，並且生成與訓練資料分布類似的資料。基礎的生成對抗網路由兩個獨立的網路所組合的，生成網路是用來合成樣本，…
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文件分割解析在語義分割技術是具有挑戰的任務之一，其原因為文件影像具備大量的圖片、表格、文字與背景等複雜的結構資訊，導致現今語義分割技術在處理複雜的文件結構影像上仍有改善及進步的空間。文件語義分割技術…
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本論文設計用於智慧型交通監控系統中的三大系統，最主要貢獻有三: 1)多角度的物件偵測，2) 物件分類，及3)物件計數功能，分別簡述於下。 本論文所提出的物件偵測系統，主要使用深度學習中區域卷積神經…
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近年來，深度神經網路 (Deep Neural Network, DNN) 快速得發展，至今已應用在許多領域，例如智慧家電、人臉辨識與自動駕駛等等。深度神經網路模型透過大量的訓練資料，使正確率 (A…
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本論文提出了基於深度主動學習之表面瑕疵切割方法，是一種藉由將主動學習機制添加至深度學習網路，使其可以透過人工干預進行網路優化的瑕疵檢測技術。 主動學習方法旨在設計一套演算流程，透過分析尚未進行標註的…
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語義分割技術為一項於電腦視覺及深度學習領域中常見的議題，有別圖像分類以及目標檢測等任務，語義分割技術為所有像素點賦予單一類別標籤，使機器對圖像有更加細微與深層的理解。其應用領域分布廣泛，例如:自動駕…
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本論文針對於兩項視覺研究進行改善：影片物件偵測與半色調演算法。經過詳細的文獻探討與分析，我們針對這兩項研究之過往技術進行影像處理演算法的改良與提升。在與近期前人文獻的數據與效能比較，皆有較好的表現。…