電腦視覺檢測
研究方向 |
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本實驗室分為四大方向,第一為渾沌加密系統,為實驗室一直以來的研究內容,主旨在於對圖像或音訊等資料進行加密以及傳輸。第二為影像處理,針對電腦視覺配合機器學習原理,第三為機器學習上的應用,第四為在 FPGA 上實現影像處理的演算法。以下對四個領域做簡單的說明,歡迎對這些研究領域有興趣的同學到實驗室詢問。
1. 影像加密
目前實驗室使用到渾沌系統進行影像加密,利用分歧圖 (Bifurcation diagram)、蛛網圖 (Cobweb)、李亞普諾夫指數 (Lyapunov exponent) 及 NIST 測試來分析其渾沌系統之特徵。另外設計編碼架構,結合多目標檢測演算法和語意分割深度卷積神經網路來達到對感興趣區域加密的實驗成果。
目前實驗室使用到渾沌系統進行影像加密,利用分歧圖 (Bifurcation diagram)、蛛網圖 (Cobweb)、李亞普諾夫指數 (Lyapunov exponent) 及 NIST 測試來分析其渾沌系統之特徵。另外設計編碼架構,結合多目標檢測演算法和語意分割深度卷積神經網路來達到對感興趣區域加密的實驗成果。
2. 影像處理
目前實驗室有多半以機器學習配合影像處理,目前有跌倒檢測以及PCB瑕疵檢測等研究成果,透過機器學習的 model 去做檢測及分類等應用。
目前實驗室有多半以機器學習配合影像處理,目前有跌倒檢測以及PCB瑕疵檢測等研究成果,透過機器學習的 model 去做檢測及分類等應用。
3. 機器學習
機器學習的應用是非常廣泛的,目前實驗室分為兩類,渾沌訊號的預測或是其他的應用 (ex. 影像、聲音判斷) ,機器學習的類別有許多種,例如較為傳統的SVM、GA 延伸到常聽見的VGG、RNN、GAN等,透過訓練流程使得模型達到預測的效果,目前成果有聲音情緒辨識、渾沌訊號預測等。
機器學習的應用是非常廣泛的,目前實驗室分為兩類,渾沌訊號的預測或是其他的應用 (ex. 影像、聲音判斷) ,機器學習的類別有許多種,例如較為傳統的SVM、GA 延伸到常聽見的VGG、RNN、GAN等,透過訓練流程使得模型達到預測的效果,目前成果有聲音情緒辨識、渾沌訊號預測等。