檢索結果：共17筆資料 檢索策略： "Wei-Mei Chen".ecommittee (精準) and ckeyword.raw="深度學習"
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心率與呼吸被視為重要的生理參數，有研究指出靜態心率大於 90 bpm (beats per minute)或是心臟有不正常跳動的情況都容易導致一些心臟疾病。而呼吸中止症、呼吸道阻塞或是嬰兒猝死等症狀…
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如何讓機器了解人類的情緒，並加以做更多的分析應用，因此臉部表情辨識(FER)成為一項重要的課題。然而傳統的機器學習方法在分析臉部表情時，需要萃取出上百個人工特徵，在面對不同場景以及人臉的情境下，傳統…
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從臉部圖像進行的年齡和性別分類在許多現實世界的應用中扮演著關鍵角色，包括訪問控制、病人監測、個性化內容推薦和定向廣告等。深度學習方法的出現顯著的提升了年齡和性別分類的能力，超越了傳統的機器學習方法。…
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水下影像增強和還原給圖像處理領域帶來了巨大的挑戰。當光線穿透水時，由於水深和固體顆粒的影響，而產生散射和吸收效應，導致影像可能產生模糊、霧霾和顏色失真，尤其是藍色和綠色色調。這些要素將顯著的左右人類…
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在計算機視覺領域上，場景文本偵測一直是很常見且具實用性的研究項目。通常作為場景文本識別的第一步，比如智慧監控、盲人輔助、自動駕駛和紙本文字轉換為數據資料，然後識別出的文本含義可以應用到其他的地方。所…
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台灣羽球選手成功站上世界舞台發光發熱，屢次獲得優異成績。機器視覺、深度學習融合人體關鍵點之羽球動作分類辨識模型，使用更科學的方法輔助羽球教練與選手，讓選手不會受到穿戴設備影響，讓教練可以在賽前、賽後…
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近幾年來隨著電腦的運算能力大幅增加，有愈來愈多與深度學習相關的學術研究出現。在本研究中，我們基於深度神經網路提出音訊除噪、圖樣辨識、殘響分群與資料降維的應用。首先在音訊除噪中，我們在頻域上將先驗的乾…
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隨著自動駕駛的技術愈來愈被重視以及普及化，即時圖像語義分割在深度學習和電腦視覺領域中是近幾年非常熱門和具有挑戰性的領域，除此之外，圖像語義分割的主要目的是為了辨識道路上影像中每一個像素的類別像是汽車…
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在工廠，指針式的儀表具有容易觀察動態變化、維修成本較低、在電磁環境下無干擾等優勢。除此之外，大多數的被測量機台有未數位化、體積龐大不易更換等問題，造就工廠不願更換成電子式儀表，仍以人工的方式去讀取。…