Browsing by Author "簡郁璇"

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    基於聚類之影片人數計數分析
    (2021) 簡郁璇; Chien, Yu-Shuan
    近年來科技日新月異的發展，多媒體串流影片服務平台更是不可勝數，各式各樣的影片上傳到各個影音平台作為影音串流服務，使用者經常利用電子產品來觀看喜愛的電視劇或影集，若要針對影片進行語言學習，則必須自動挑定影片中某位主角所有的畫面與台詞，然而自動擷取以便進行練習，因此，本研究進行影片中人物的分群分析。傳統判別影片中人物的研究，都需要事先輸入主角人臉圖像，提取人臉特徵作爲人臉庫，進而將偵測到的人臉與人臉庫特徵比對，才能得到比對結果，然而如果沒有一開始的主角人圖像，便會無法預測影片中的人物，因此本研究探討在無監督訓練條件之下，針對影片進行人臉聚類（face cluster）將一部影片中的人臉分成為不同簇（cluster）之後，並且尋找聚類中心（centroid）作爲質量最高的圖像，透過人臉檢索（face retrieval）的方法採用上述聚類中心作爲人臉庫，即可分析影片中主角之人臉特徵與人臉庫進行比對。透過本研究所提出合併Facenet、Chinese-Whisper聚類、Annoy三種技術，以四部影集的不同場景內容環境作為實驗情境，在影片人數為五人內人臉偵測準確率達95.3%、十人內人臉偵測準確率達87.9%、十五人內人臉偵測準確率達82.7%。由於人臉經由時間會有不同變化，根據實驗結果，使用第一年的主角人臉庫進行偵測已經經過四年的影片，此人臉偵測準確率仍能維持81.8%。本研究聚類方法在LFW公開資料庫上高於 K-means、DBSCAN 聚類方法，代表聚類後的簇類與真實類別的吻合度相近。
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    大眾對科學的回應：科學傳播量表之開發與效化
    (2018) 簡郁璇; Chien, Yu-Hsuan
    本研究旨在研發「科學傳播量表」（Scale of Science Communication, SSC），由科學傳播中「回應」角度為出發點，檢視大眾接觸科學時的個人回應感受。SSC量表根據Burns等人（2003）對科學傳播的定義進行問卷的編製，包含五個面向：「覺知（awareness, A）」、「享受（enjoyment, E）」、「興趣（interest, I）」、「看法形成（opinion-formation, O）」，以及「理解（understanding, U）」。 研究設計採問卷調查法，共蒐集340份大眾所填寫之問卷，藉由本次的試驗性研究，進行問卷工具精緻化及初探結果分析。問卷工具使用信度與效度作為可靠度考驗，並針對大眾表現結果與基本資料間的關係作初步探討，分組進行t-test及變異數分析（ANOVA）。 研究結果顯示：（一）SSC共分作五個面向，共20題，具有良好之信度，整份問卷信度之Cronbach’s α值為0.95，AEIOU各面向信度區間在0.84-0.93之間；效度表現也具良好的考驗程度，可供後續教學或研究使用。（二）台灣大眾普遍在SSC問卷上，對科學自我回應表現良好，平均值分數達5.73（滿分為7分）。然而，興趣（E）及看法形成（O）兩面向相對表現較差，分別為5.35和5.23分。（三）12-18歲之族群在SSC量表表現相較於其他年齡組別有顯著較低的現象。（四）女生在SSC量表的表現上，除了對科學的覺知（A）外，其餘的面向均顯著低於男生表現。（五）教育程度為國中階段者，在SSC量表表現較差。（六）職業領域與科學關係越緊密，SSC表現越好。（七）不同接觸科學議題管道對SSC量表中各面向有不同的影響。 以上的研究結果對於大眾接觸科學學習時的回應感受，與將來欲達成培育之科學素養具有一定的啟示，利於後續教師教學或其他非制式科學教育、科普活動使用，對後續之研究有相當的助益。