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對於醫學圖像分割的領域自適應已成為一個重要的研究問題,因為訓練和測試圖像通常由不同種類的機器生成,例如 MRI 或 CT 或具有不同規格的同類型機器。 領域自適應的一種有效方法是傅里葉領域自適應,它…
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隨著汽車科技的發展,車禍的預防越來越受到重視。近年來,越來越多團體開始收集和分析車禍資料。在所有的行車資訊當中,最容易取得的便是那些被大量上傳到YouTube上的行車紀錄影片。然而,YouTube上…
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隨著近年來自動駕駛汽車的感知技術受到關注,越來越多的研究人員對這一問題進行研究。具體而言,避免道路場景中的車禍是自動駕駛汽車的關鍵問題之一。為了避免車禍,自動駕駛汽車應具備提前發現車禍的能力。為此,…
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本文研究了檢測自動駕駛汽車車道和道路標線的問題。 我們將此問題作為語義分割問題提出,這由深度學習方案解決。 自動駕駛汽車必須實時分析道路現場。 因此,我們的研究重點是用於語義分割的新神經網絡模型,它…
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由於近年來自駕車等引人注目的應用,從行車紀錄器影片生成3D車輛軌跡成為被關注的議題。為了提前預防車禍,我們必須首先了解車禍的主要原因以及基於這些三維車輛軌跡容易發生車禍的駕駛模式。在本文中,我們提出…
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隨著生成對抗網絡(GAN) [1]的快速發展,獲得高質量的圖像合成並不容易。這是因為生成器的圖像質量在訓練到一定程度後無法進一步提高,同時判別器陷入過度擬合,無法很好地區分真假圖像。GAN架構和訓練…
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基于人體骨架的人類行為辨識在應用於人機互動和智能監控中具有廣泛的意義。由於近幾年類神經網路在圖片的辨識及物件偵測取得很好的效果, 然而,如何有效地使用卷積類神經網絡網路在影片識別的範疇中,仍然是個艱…
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這篇論文提出一個關於影像異常偵測與定位方法之研究,其主要架構是由階層式特徵、核心統計模組以及樹狀搜尋演算法所組成。儘管目前大多數的研究重心在於辨識單一事件是否有異常外觀或怪異行為 (我們稱之為局部異…
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在本研究當中,對於人類骨架的動作辨識提出一種確實且效率高的解決方式。該架構建立於 Sparse Coding 與 Temporal Pyramid Pooling 技術,當中稀疏編碼已證實對彩色影片…
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在本文中,我們研究Sparse的表示方式對RGB-D動作辨識的影響,特別是對人的跌倒偵測,Sparse Coding已經在RGB影片的動作辨識中表現出令人印象深刻的結果,然而Sparse Codin…