Browsing by Author "CHEN LING-HWEI"

Now showing 1 - 20 of 25

一個基於小波理論之紋理分離方法
(2000)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
交通大學資訊科學研究所
一個關於一般音訊資料之音訊分類，音訊分段及音訊檢索之研究(I)
(2005)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊科學學系(所)
近年來由於多媒體資料之大量增長，使得有效管理多媒體資料庫之議題變得十分重要而富挑戰性。因此多媒體資料庫之檢索及儲存便成為一個重要之研究領域。由於音訊資料在多媒體資料當中隨處可見，因此音訊資料相關的研究與分析便顯得重要；尤其是基於音訊內涵為主的相關分析更為重要與迫切。目前以音訊內涵為主的相關研究十分有限，而其主要的問題與研究課題可歸納為三: 音訊分類、音訊分段以及音訊檢索。本計畫係為三年期之計畫，其主要目的為以聲紋圖為基礎，運用圖型識別等相關的理論來發展一些解決上述問題的方法。就音訊資料內容分析而言，音訊分類為重要的處理步驟之一；而目前音訊分類的研究主要的問題乃是音訊的分類種類不足。大多數的分類法都只將音訊分成語音和音樂兩大類；發展這樣的分類法比較簡單容易，然而這樣的分類法並不足以應付目前的多媒體資料。為了解決這個問題，在第一年的計畫中，我們將提出一個新的音訊分類法；除了語音和音樂這兩大類，我們所提出的分類法尚考慮了目前多媒體資料中常見的語音與背景音樂混合、流行歌曲等複合型態音訊資料。這個分類法主要的重點在於，利用所提出的新音訊特徵與階層式分類法來達到音訊分類的目的。其系統之設計除了具備以音訊內涵為特徵來處理之功能及特色之外，其處理效率更是一個核心重點。接著在第二年的計畫中，我們將會提出一個基於音訊分類的音訊分段法。此方法的主要觀念是基於一個事實，即不同種類的音訊資料其聲紋圖上蘊含了視覺上可見的特徵；例如音樂性的資料其能量在聲紋圖上會集中分佈在某些方向，而語音類的資料，其能量的分佈會集中在某些頻帶區間，而隨機性的音訊資料例如雜訊，其能量的分佈則出現在所有方向。基於上述事實，我們將利用Gabor Wavelet 先針對以一秒為單位之音訊資料的聲紋圖上能量在方向性分佈以及比例進行強化，接著利用強化後的聲紋圖上能量在方向性分佈以及比例的分析來進一步將音訊資料分類。接著，基於分類後的結果，將音訊作分段切割處理。最後，在第三年的計畫中，我們將提出一個基於音訊內涵的音訊資料檢索方法。此方法將針對使用者所提供的音訊查詢片段進行音訊檢索，其檢索能力範圍包括資料庫中相似的音訊片段，樂曲中重複的音訊片段及旋律相同但表達方式不同的歌曲，例如使用不同語言演唱或者不同演唱人等。此方法的主要觀念也是運用音訊資料其聲紋圖上所蘊含的視覺上可見的有效特徵，並利用Gabor Wavelets 針對音訊資料的聲紋圖上能量在方向性分佈以及比例進行強化，並利用強化後的聲紋圖其傅立葉頻譜的反應值來找出最有效率的聲紋圖。最後利用特徵選擇以及圖型識別理論找出所需要的特徵以提供音訊檢索之用。本計畫所欲提出之三種方法可應用於多媒體資料檢索，音訊瀏覽及數位圖書館系統之設計。
一個關於一般音訊資料之音訊分類，音訊分段及音訊檢索之研究(II)
(2006)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊工程學系(所)
一個關於不使用影片分割遮罩的場景背景建立技術與快速場景背景建立之研究
(2008)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊工程學系(所)
MPEG-4採用了場景背景編碼技術，藉由將影片中的背景合併為單一場景背景，此技術能夠大幅提升背景的編碼效率。在MPEG-4 中，場景產生器利用畫面的簡單平均產生背景，此方法導致畫面中曾經有前景物體通過的地區產生模糊現象。為了消除此一模糊現象，MPEG-4建議利用一個背景/前景物體的分割遮罩，讓背景產生器能分辨物體與背景的點。然而，自動影像分割是相當困難的。切割失誤的區域將導致產生的場景背景中存在如鬼影一般的物體殘影。為了解決這個問題，我們將在計畫的第一年，提出一個不需要背景/前景物體分割遮罩的影像混合演算法。該演算法預計利用畫面中背景應比前景物體較常出現的特性，利用一個計數方法使得只有背景點被混合進場景背景中。在第二年的計畫中，我們則預計提出一個快速的多重場景背景切割技術。由於場景背景建立技術中使用了幾何轉換，因此所產生的場景背景會遭受到幾何變形的影響。幾何變形使得場景背景的實際可用視角因而減小，編碼效率也大幅滑落。為了解決此一問題，Farin 等人提出了多重場景背景技術，藉由使用多張場景背景，提高可用視角並減少幾何變形量，Farin 同時亦提出一最佳化的多重場景背景分段技術。然而，此最佳化演算法需要大量的運算量以尋找出分段的最佳解。為了解決這個問題，我們預計提出一個快速近似最佳化多重場景背景影像分割方法。我們的快速演算法預計利用影片的全域位移以及全域放大/縮小資訊，快速得到可能的分段點資訊。並利用所得到的分段資訊，將影片背景建立為多重場景背景。預期建立出的場景品質及大小將近似於Farin 等人所提出之方法產生的場景。
一個高效率之MPEG-7紋理瀏覽描述子的計算法及其於紋理瀏覽和紋理檢索之應用(I)
(2003)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊科學學系
一個高效率之MPEG-7紋理瀏覽描述子的計算法及其於紋理瀏覽和紋理檢索之應用(II)
(2004)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊科學學系
一種新的手指紋大分類的分法
(1998)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
交通大學資訊科學系
由於沒有任何二人之指紋一模一樣，且指紋是永久不變的，因此我們可將指紋視為鑑別個人身份之依據，並將其應用於許多地方，如門禁管制、信用卡持卡者身份確認、警政單位之罪犯認定。因此發展一自動指紋比對系統絕對有其必要性。由於在某些應用上牽涉到的指紋資料庫很龐大，如警政單位之罪犯指紋比對系統，若直接進行指紋比對，除將極為耗時外且方法將更趨複雜，解決之道乃是在進行指紋比對前，先將指紋分類，如此即可先將龐大的資料庫分成數個較小的資料庫，使得後續的比對時間可大幅縮短且方法將較簡單。基於此，本計畫擬提出一指紋大分類法，此法擬依據指紋紋路的整體走向將指紋分為迴圈（Whorl）、右開口（Right loop）、左開口（Left loop）、拱門（Arch）等四類。首先，將指紋細線化並將其分成6x5的區塊，再抽取每一區塊中指紋之主要走向，如此即可得一方向矩陣，再根據此方向矩陣抽取一些可代表指紋之紋路整體走向之特徵，最後根據這些特徵及其間的相對位置，即可將指紋分類。預期本計畫擬提出的方法將較不受雜訊的影響。
二維條碼之研究
(1998)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
交通大學資訊科學系
本研究計畫擬針對二維條碼的資料安全、錯誤糾正以及解決二維條碼讀取時容易發生的問題等方面，作深入的研究、分析，設計可儲存中文字的二維條碼樣本，並設計其編碼器及解碼器。在資料安全這部分，本研究計畫擬提出一種新的概念，將資料分成一般資訊和機密資訊，並將機密資訊隱藏入二維條碼中，進而達成資料安全的目的；在錯誤糾正方面，也將選擇一錯誤糾正能力高且適合二維條碼的編碼方式；而在二維條碼樣本的設計方面，本研究計畫也將分析二維條碼讀取時容易發生的問題，設計可解決這些問題且可被快速讀取的二維條碼樣本。
以全域與區域圖形特徵進行鞋印影像搜尋與比對系統之研究與建置
(2009)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊工程學系(所)
傳統的犯罪偵查中，刑案現場處理由於為立即接觸原始之犯案現場，真實反應事發當時之情形與狀況，往往可發現關鍵之證據或線索，對案情發展有決定性的影響。隨著科技的進步與民智的開通，鑑識科學技術逐漸彰顯，例如近來聳動之案件：319 槍擊案件、南迴鐵路搞軌案及重新審判之蘇建和等殺人案件等，無論是在司法制度的審判或是警察機關的採證，鑑識科學技術皆被廣泛的應用，但亦如一物之兩面，因各式媒體的宣傳，使得歹徒對於鑑識科學的瞭解亦迅速的提升，進而學習防範之道。例如以往警察破案的利器，指紋及DNA 證據，其現場採得可能性亦從初始有60~70%，降至10~20%，致使降低案件的破案率，無法收遏阻之效。再者，由於民眾對於民意要求的高張，有關全民指紋與DNA 的建檔工作，有若干學者認為涉及隱私權之侵犯，致使推動十分不順利，造成傳統兩項警察破案的利器，由於缺乏了可供比對的資料，漸漸降低其功效。針對上述之問題，刑事警察局與各縣市警察局近來莫不用心於尋找指紋與 DNA 外之物證證據，以提高破案率及遏阻犯罪歪風，痕跡與印痕類證物便為其中一項研究重點。相關單位亦開始對於痕跡與印痕類證物中之鞋印證物進行相關建檔與比對工作，並獲得收穫，如今年6 月間台北市鑑識中心即利用鞋印證物破獲乙起連續侵入住宅竊盜案件。但目前不論進行人工之鞋印建檔與比對工作或使用國外進口之SiCar 鞋印比對系統，皆屬於人工或半自動鞋印比對，相關工作十分耗時與耗力，成效與負擔不成比例，造成警察極大負擔與反彈。本研究擬針對國際實驗室認可合作組織鑑識科學實驗室認證特定規範（ILAC-G19）及我國財團法人全國認證基金會（TAF）鑑識科學實驗室認證技術規範（TAF-CNLA-T11）中之痕跡與印痕類證物（Marks and Impressions）中之鞋印證物影像，利用輪廓及紋理等特徵，進行分析與設計，利用電腦自動化之特性，減少建檔與比對工作之負擔與人力之消耗，期能設計並建置乙套自動鞋印證物影像比對平台，提供司法暨司法警察機關參考，進行鞋印證物影像搜尋與比對，以期解決漸漸降低的傳統證物適用性之問題。
分群法之研究(II)
(1995)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊科學研究所
商標檢索系統
(2000)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊科學研究所
客制化的運動精華自動查詢系統
(2014)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊工程學系（所）
客制化的運動精華自動查詢系統
(2015)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊工程學系（所）
快速向量量化搜尋方法
(1995)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊科學研究所
應用手寫辨識於UML與樂譜作曲之系統
(2010)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊工程學系（所）
應用手寫辨識於UML與樂譜作曲之系統
(2009)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊工程學系(所)
數位影片上的自動化場景切割技術
(2002)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
交通大學資訊科學系
架構於視訊壓縮標準H.264/AVC下有關畫面內模式預測與運動估計快速演算法之研究
(2007)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊工程學系(所)
由於近幾年數位電視系統的興起與普及，使得對於視訊影片的品質要求愈來愈高。加上網路的方便性與頻寬限制性，促使了新的視訊壓縮標準H.264/AVC 的制定。此標準雖仍延用預測、轉換、量化和entropy 編碼四大部份，但在各部份中都採取許多新技術與觀念，以達高壓縮效能。相較於過去的標準，H.264 節省了50%的儲存空間，但其運算複雜度卻是太高。其運算瓶頸主要集中在以下三個部份：(1) 多種畫面內(Intra)模式預測：對畫面中不適合或無法使用運動估計預測的區域提供多種畫面內預測模式，以減少失真及表示位元。如對4×4 的方塊提供九種不同方向的預測模式，對16×16 的方塊提供四種；(2) 多重參考畫面：運動估計的參考畫面不再侷限於使用最接近的一張畫面，而可由過去已編碼過的數張畫面中搜尋並選擇最佳的運動向量； (3)可調式大小區塊模式選擇：運動估計的區塊大小不再是固定大小，而是可變動的。依照區域的特性，系統將選擇最適合的區塊大小。在H.264 參考軟體裡，因為對於上述三個部份皆採暴力法，因此非常耗時，不符實際需求。因此本計畫擬對上述三個部份提出解決方法，以期改善其執行速度。本計畫為三年期計畫。在第一年中，我們將針對Intra 編碼的預測模式進行分析，並且將對畫面內模式選擇提供一套有效率的演算法。我們將提出一快速過濾畫面內模式方法，可快速地選擇一些模式為候選模式，只針對候選模式作進ㄧ步的運算。同時我們也將使用一些空間上的資訊，使畫面內預測的演算法提早結束，達到加快編碼的效果。在第二年中，我們將針對多重參考畫面的預測進行分析，並且將對多重參考畫面的選擇提供一套有效率演算法。由於在影片中相鄰兩畫面背景通常都是極為相似的，所以我們將利用此特性對於欲編碼的畫面利用全域運動估計法找出兩畫面的背景部份，凡落在此背景上的區塊，我們將直接取其前一畫面當作參考畫面以求能快速決定最佳的參考區塊所位於的參考畫面。在第三年中，我們將針對可調式大小區塊模式選擇進行分析，且提出一能快速選擇大小區塊模式演算法。我們將利用區塊內的同質性、背景資訊、運動估計後殘餘資料等資訊來預測可能之模式，將測試的區塊模式數目降低，以達增快速度之效。同時，我們也將針對所提出的三個演算法，提供實驗結果，以顯示我們的演算法確實比暴力搜尋法節省很多編碼時間，且能維持相同的品質及類似的位元率。此外，我們也將與最近幾年裡已發表的方法比較，以顯示我們所提方法之效能。
植物與蝴蝶自然影像之自動化辨識系統
(2012)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊工程學系（所）
二十世紀以來，隨著自然保育觀念的推廣，人們逐漸意識到生態教育的重要性，例如今年於台北市舉辦的「2010 臺北國際花卉博覽會」，從而發展相關的應用工具來輔助教學，例如：圖鑑、海報與專業的生物及生態查詢網站。然而對一般民眾而言，這些工具除了有「攜帶不便」的問題外，在檢索資料時，常須輸入關鍵字，然而，民眾本身多不具相關專業背景，「關鍵字選擇」成為大多數人的一大難題。為了解決以上問題，自然影像自動化辨識的概念遂被提出。使用者可藉由簡單的操作，在影像中選出想要辨識的物種，再經由自動化影像識別的技術，回饋使用者所要查詢的物種名稱及相關資訊；如此將可大幅降低使用者的負擔與檢索資料的門檻，從而帶動生態教育的推廣與落實。由於其便利性及實用性，自動化辨識已成為未來的趨勢，惟考量植物與昆蟲影像之不同特性，因此本計畫擬分兩年開發植物與蝴蝶的自動化辨識應用系統。第一年擬設計一個植物影像自動化辨識系統，利用從真實自然環境中拍攝的花朵以及葉片影像進行辨識。第二年擬設計一個全新的蝴蝶影像自動化辨識系統，針對從真實自然環境中拍攝的全方位蝴蝶影像進行辨識。藉由自動化辨識系統，提供使用者所要查詢的資訊。民眾透過此系統可以簡單且快速的學習植物、蝴蝶方面的知識。
植物與蝴蝶自然影像之自動化辨識系統
(2011)
陳玲慧
;
CHEN LING-HWEI
;
國立交通大學資訊工程學系（所）
二十世紀以來，隨著自然保育觀念的推廣，人們逐漸意識到生態教育的重要性，例如2010年於台北市舉辦的「2010臺北國際花卉博覽會」，從而發展相關的應用工具來輔助教學，例如：圖鑑、海報與專業的生物及生態查詢網站。然而對一般民眾而言，這些工具除了有「攜帶不便」的問題外，在檢索資料時，常須輸入關鍵字，然而，民眾本身多不具相關專業背景，「關鍵字選擇」成為大多數人的一大難題。為了解決以上問題，自然影像自動化辨識的概念遂被提出。使用者可藉由簡單的操作，在影像中選出想要辨識的物種，再經由自動化影像識別的技術，回饋使用者所要查詢的物種名稱及相關資訊；如此將可大幅降低使用者的負擔與檢索資料的門檻，從而帶動生態教育的推廣與落實。由於其便利性及實用性，自動化辨識已成為未來的趨勢，惟考量植物與昆蟲影像之不同特性，因此本計畫擬分兩年開發植物與蝴蝶的自動化辨識應用系統。第一年擬設計一個植物影像自動化辨識系統，利用從真實自然環境中拍攝的花朵以及葉片影像進行辨識。第二年擬設計一個全新的蝴蝶影像自動化辨識系統，針對從真實自然環境中拍攝的全方位蝴蝶影像進行辨識。藉由自動化辨識系統，提供使用者所要查詢的資訊。民眾透過此系統可以簡單且快速的學習植物、蝴蝶方面的知識。