近年來由於機器學習的盛行，許多電腦視覺的課題都有了重大的突破 特別是對於生活所需的一切，我們都可以透過先進的技術去做判別，譬如人臉檢測、車牌偵測、物件識別等等，除了有賴良好硬體設備取得品質良好的影像…

本論文目的為透過基於深度學習之多目標檢測模型預測印刷電路板瑕疵目標，其中涵蓋模型的實現及子網路預測架構之改良。並提出混合子網路將整體效能更全面提升，與標準子網路相比擁有更精確的預測瑕疵位置能力。So…

本文目的為利用深度卷積自動編碼器分析軌道號誌系統事件紀錄中的列車速度、位置、加速度以及其他相關資訊來檢測異常（打滑和車輛效能錯誤）的紀錄樣本，藉由實驗了解深度卷積自動編碼器能否在數據不連續且缺乏更詳…

運用不適當的曝光來捕捉照片到現今依然是造成相機拍攝瑕疵的一個主要來源，曝 光的問題可分為：曝光不足，即相機的曝光時間過短，造成影像較暗而難以辨識；或曝 光過度，也就是曝光的時間過長，造成影像部分區域…

近年來因為深度學習的日漸熱門，許多電腦視覺的研究日漸蓬勃發展，尤其是在影像辨識跟影像處理這塊，除了也歸因於硬體攝影設備的品質更加優良，光學設備的精準，使得影像更加清晰，但有時候會因為許多外在或人為因…

相較於傳統以整張圖像進行加密的方式，對圖像上少數重點區域進行加密的方式具有較好的加密效率及計算時所耗費的空間較少等優點。且近年來圖像處理因其對圖像中物體的檢測和分類精度高而受到廣泛關注。因此，本論文…

本論文目的為預測非線性系統的時間序列，其中包括了位置與趨勢。為了達成此目的，對於現在正熱門的機器學習甚至是深度學習，有其應用與規劃。首先，我們選定了四種非線性系統：包括一個提出的四維渾沌系統、勞倫茲…

近年來由於醫療進步，人類壽命越來越長，加上國內的「少子化」現象，造成人口老化，長照議題時常登上新聞版面，而跌倒容易造成年長者的傷害，因此我們利用電腦視覺及深度學習的技術，來偵測行動不便或年長者的活動…

本研究設計了一種引擎號碼辨識系統，利用深度學習、卷積神經網路的影像分類技術來進行引擎號碼辨識，不需要利用影像處理技術來對圖像進行預處理，而是利用經過深度學習訓練後的辨識模型直接對引擎號碼圖像進行辨識…

深度學習技術隨著系統設備連結產生大量數據與電腦平行運算能力快速提升，加速推動深度學習的發展。辨識能力的高低對於實際應用上是重要的指標，本論文針對影像動作辨識能力進行效能改善解決預測能力較低的問題。 …