近年來，影像辨識與深度學習逐漸應用於物流業、零售業等等領域，尤其是隨著服務的需求提高，將其導入市場來協助店鋪營運與提升消費者消費的便利性，而這些可節省人力之影像辨識應用也是未來發展的趨勢。本研究以製…

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…

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。 …

印刷電路板的瑕疵檢測是電子設備生產過程中不可缺少的一道過程，目前傳統的方法是基於範本比對的影像處理方法。隨著印刷電路板的功能越來越豐富，同樣尺寸的印刷電路板上的電路佈局也愈加複雜，這使得傳統的演算法…

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…

物件六維姿態估測在機器人抓取的應用中已成為一項重要的任務，現行的方法主要為透過視覺獲取物件圖像，並根據物件的特徵進行影像處理與數學計算來找出其位置與方向性。隨著人工智慧的發展，已有許多研究著手進行以…

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…

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…

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…