檢索結果：共10筆資料 檢索策略： "Zheng-Yuan Tang".ecommittee (精準)
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現存的多數使用深度神經網路架構作為合成語音檢測的方法，都需透過對輸入的語音波形資料進行預前處理，像是特徵的抽取，再將處理過的資料輸入進深度神經網路進行學習。儘管透過特徵的抽取後再使用強大的深度神經網…
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圖像超分辨率是指透過軟體或硬體的方式將圖片從低解析度恢復至高解析度，且恢復的過程中需保留圖像重要細節和相關訊息，以確保恢復後的高解析度圖像不會嚴重失真。近年來基於深度卷積神經網路的快速發展，使得圖像…
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近年來，受惠於硬體效能的強大以及深度學習相關研究的進步，在電腦視覺衍生出許多實用的應用，且已經與我們的生活息息相關了。然而，隨著 person re-identification (re-ID) 的…
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近年來，由於智慧家庭、科技執法等議題，行人再識別在電腦視覺領域中再度受到關注。行人再識別的目標即是在不同的攝影鏡頭中搜尋同一目標行人，達到所謂的跨鏡頭追蹤，而它的困難之處在於行人影像會隨著鏡頭解析度…
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推薦系統已經成為現今商業網站不可或缺的一部分，如何有效地推薦使用者感興趣的事物，是現今推薦系統的研究者持續努力的方向。推薦系統的資料來源通常是來自於使用者與物品之間的交互行為，例如評分、點擊、瀏覽紀…
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近年來，深度學習發展出許多有趣的應用，其中影片及圖片的合成引起了許多關注，透過合成模型可以合成出逼近真實的偽造影像，讓人們很難區分真假，如果不正當地使用合成技術將會帶來許多負面影響。結合深度學習的合…
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由於低光子數和低 SNR，在低光下成像具有挑戰性。短曝光圖像會出現噪點，而長時間曝光會導致模糊並且通常不切實際。已經提出了多種去噪、去模糊和增強技術，但它們在極端條件下的效果有限，例如夜間視頻速率成…
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將深度學習的方法使用在各種領域中已是當今的趨勢，其中包含將自然語言的模型應用到推薦系統中。推薦系統根據產品內容抑或是根據使用者的習慣來判斷使用者的喜好，精確且有效率地根據這些資訊推薦使用者感興趣的事…
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雲端多媒體信號處理與串流技術近來已經廣泛應用到各社群網站(Social Network)與終端裝置，因為使用者的裝置及網路環境不一，雲端多媒體平台必須透過語音轉碼 (video transcodin…
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在過去，分辨人種的不同通常是使用面部特徵擷取和淺層學習像是decision trees， SVM，Naive Bayes 等等。深度學習通常都需要花費大量的時間來訓練。但隨著硬體的進步以及新的演算法…