學位論文

Permanent URI for this collectionhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/73890

Browse

Subject: search.filters.subject.deep learningStart date: 2018End date: 2019

Search Results

Now showing 1 - 3 of 3
  • No Thumbnail Available
    Item
    基於卷積神經網路之即時人臉表情辨識
    (2019) 劉耿丞; Liu, Keng-Cheng
    本文提出基於卷積神經網路(Convolution Neural Network, CNN)之即時人臉表情辨識系統，透過所提出之穩定度提升方法，以解決即時人臉表情辨識的不穩定問題。提高人臉表情辨識準確率的方式有許多種，例如：圖片預處理、辨識架構改變等無非都是要讓應用方面的效果更好。本文想解決攝影機在光照等影響下會造成不斷擷取畫面的某些時刻之圖片特徵改變，導致人臉表情在辨識中產生錯誤。由於攝影機的高速擷取影像，圖片與圖片之間時間間隔較小，因此，本文針對於改良LeNet卷積神經網路和Two Stream卷積神經網路架構辨識系統提出不同的方法，前者使用比重平均法，而後者使用統計法，使用提出之方法後對於即時人臉表情辨識整體穩定度及強健性均獲得提升。
  • No Thumbnail Available
    Item
    基於Mask R-CNN之傾斜角度車牌識別系統
    (2019) 李穎; Li, Ying
    在過去幾年中，車牌辨識系統已經廣泛用於停車場。為了容易識別車牌，停車場中使用的傳統車牌識別系統具有固定的光源和拍攝角度。對於特別傾斜的角度，例如使用超廣角鏡頭或魚眼鏡頭拍攝的車牌影像，車牌特徵變形可能特別嚴重，以致於使用傳統車牌辨識系統的辨識效果不良。本論文中，我們提出了一種基於Mask R-CNN的三階段車牌辨識系統，可用於各種拍攝角度和更傾斜的影像。實驗結果表明，該架構可識別水平傾斜角度超過0~60度的車牌，mAP可達91％。與使用YOLOv2模型的方法相比，本論文提出使用Mask R-CNN的方法在辨識傾斜45度以上的字元方面取得了重大進展。
  • No Thumbnail Available
    Item
    以深度學習拆解與辨識中文書法字之筆畫
    (2018) 吳彥德; Wu, Yen-Te
    本論文針對中文書法字領域中較少人關注的部分─筆畫，以往對於文字方面的研究大多是文字辨識，例如：光學字元識別(Optical Character Recognition，OCR)，主要在於”辨識”出文字。本論文透過筆畫來理解文字並進行拆解、辨識以及重現，遂提出了基於深度學習之筆畫拆解與辨識及即時書寫系統，驗證平台是透過網路攝影機讀取文字影像再用並列式手臂(Delta Robot)做即時的書寫。基於深度學習之筆畫辨識系統採用近幾年急速發展的深度學習來進行物件辨識，深度學習已經在影像識別方面證明其強對大的能力，藉由大量數據集學習對應物件而產生理想的網路模型，以此模型辨識想尋找的物件。所以本論文採用深度學習並改良部分神經網路架構，以得到較好的筆畫辨識結果。本系統參考並沿用YOLO(You only look once)在即時(Real-time)偵測與定位上的優良檢測速度以及準確度，在得出辨識與定位結果後，利用辨識與定位出的物件資訊做進一步的物件分割，再採用影像前處理濾除干擾以及提取骨架，得到每個筆畫物件的座標點，最後交由並列式手臂進行書寫以及文字的重構。此外，由於訓練神經網路需要大量的運算，因此有關神經網路的執行以及訓練都使用GPU進行平行運算來加速。本論文將文字筆畫作為物件並使用深度學習進行辨識與定位，此方式能同時得到筆畫種類以及座標，並且基於YOLO網路架構針對筆畫辨識進行架構改良，進一步提升辨識、定位準確率，同時保持原有的辨識速度。