師大學報
Permanent URI for this collectionhttp://rportal.lib.ntnu.edu.tw/handle/20.500.12235/169
Browse
14 results
Search Results
Item Computing Structural Constraints from a set of 3D Geometrical Entities(國立臺灣師範大學研究發展處, 1992-06-??) 陳世旺本篇文章主要在討論如何計算三度空間幾何元件間的結構，有關的數學公式和計算程序均詳列其中。這裡所考慮的元件種類包括點、線及多邊形。由於這些元件在偵測時較諸其他高階元件來得容易且可靠，因此常在物體辨認的應用上，被採用為主要的特徵元件。這些元件結合它們之間的結構關係，描述了物體重要的幾何形狀。因此是一種辨認物體的主要資訊來源。 我們考慮兩種結構關係；一為距離結構，另一為角度結構。每一種結構可因不如幾何元件的組合而再細分。例如距離結構可再細分成六種，而角度結構可再細分成三種。每一結構種類的數學運動公式均詳述於文中。有關它們可能的應用領域及研究範圍的延伸，亦於文中有所討論。Item 地籍圖之線條重建(國立臺灣師範大學研究發展處, 1999-10-??-) 林佑錚; 方瓊瑤; 林水成; 陳世旺; Y.1. Lin, C.Y. Fang, S.C. Lin, and S.W. Chen目前地政單位之地籍圖大多繪於紙上，在經過長時間供人查閱使用以來，資料都漸漸有了折痕與污損，使得圖形清晰度與圖形品質愈來愈差。而且，這種紙上資料在其維護與更新上都有相當的難度。本研究嘗試將紙上地籍圖資料以向量化的方式存入電腦。如此將可享受到電腦的快速處理與大量的儲存空間等優點，然而將類比資料轉換成數位資訊必然會造成資料的損失，如何在地籍圖數位化過程中，盡量保留資料的完整，為此研究的主要目的。Item 漸進背景影像的建構(國立臺灣師範大學研究發展處, 2002-10-??-) 王俊明; 陳世旺; Jung-Ming Wang, and Sei-Wang Chen在對靜態攝影機取得連續影像處理時，為了要能快速地偵測出影像中的前景物體，較簡單的方法，就是事先建構好背景影像，之後將連續輸入的影像和背景影像相減，即可快速地取得前景物。而建立背景影像時，若能事先淨空環境，則背景影像的建立並不困難；但是在某些運用，如交通監控，事先環境淨空並不可行。本文提供一種演算法，可以從非淨空的環境視訊中，漸進式地建立起環境的背景影像，又由於這種漸進式的機制，背景影像會隨著環境的變化，隨時自動地更新。過去的方法常將建構與更新的步驟分開，本文所提的方法則將兩者結合成一體，且可同時應用在單色及彩色影像上，目前實驗的結果相當符合人類的認知。Item 漸進式交通標誌辨識系統(國立臺灣師範大學研究發展處, 2002-10-??-) 顏珮珊; 方瓊瑤; 陳世旺; Pei-Shan Yen, Chiung-Yao Fang , and Sei-Wang Chen本文主要目的在發展一套以人類視覺系統的形態辨識過程為基礎的漸進式交通標誌辨識系統，當系統接收到車載型攝影機拍攝到的連續影像時，交通標誌偵測模組立即被啟動，以模擬人類透過注意力集中的方式，很快且正確地偵測出影像中交通標誌的所在位置並分辨出它的種類（如紅色禁止標誌、紅色警告標誌等），然後交給辨識模組進行辨識的工作。但是，交通標誌偵測模組偵測出影像中的交通標誌時，此時交通標誌可能因距離車子還很遠，導致影像特徵不足而使交通標誌辨識模組無法做出最正確的辨識。因此，本系統先以僅有的物件特徵對交通標誌做粗略的猜測，同時系統繼續搜集更多的影像特徵，不斷地修正錯誤的猜測，直到辨識出交通標誌的類別為止。實驗結果證實這個辨識方法不但具可行性及擴充性，亦可套用在其它辨識方面的應用。Item Automatic Urban Road Segmentation(國立臺灣師範大學研究發展處, 2006-10-??-) 鍾允中; 王俊明; 張祥利; 陳世旺; Yun-Chung Chung, Jung-Ming Wang, Shyang-Lih Chang, and Sei-Wang Chen自動都市馬路區塊擷取於電腦視覺影像處理的應用上是非常重要的，舉例而言，交通流量偵測、交通監控、以及事件偵測等都需要這項技術為基礎。自動都市馬路區塊擷取可以提供影像中有效的路面區域，避免物件偵測程式浪費不需要的運算於非路面區域，並且可以減少錯誤偵測的發生。本論文中所提出自動都市馬路區塊擷取方法使用了模糊與陰影集（fuzzy-shadowed sets）的方法來自動判斷路面的區域。本論文所提出的方法包括以下四個主要步驟：背景自動產生、前景物的偵測、背景黏貼法、路面定位。由實驗的結果中顯示，本論文所提出的方法在許多實際路面影像處理應用上都有良好的結果。Item 虛擬實境之個體特徵分析與描述模型(國立臺灣師範大學研究發展處, 1995-06-??) 饒達欽; 戴建耘; 何敏煌; 陳世旺本研究分析虛擬實境(virtual reality)中虛擬個體(virtual object)的特性並提出一個描述方法，藉由這個描述方法能幫助虛擬世界建構者解決大部份虛擬實境系統中軟體(software)部份表現過於呆板的問題，讓虛擬世界中的虛擬個體能藉由更智慧(intelligent)化的表示方式頗得更接近真實。研究中首先針對虛擬實境系統中對於虛擬世界中個體的表現能力加以分類，根據這些分類找出可能的特徵及描述方式，然後定義出合適具體的模型(modeling)方法來描述這些特徵，並為這個模型方法加入智慧化的參數(parameter)，讓虛擬個體表現地更為真實。為了便於對各個體模型化結果的表達，本研究設計了一套適合於表示這些模型化參數的方法VOMM(Virtual Object Modeling Method)，藉由這套方法的協助，虛擬實境設計者(designer)可以很容易地描述每一個虛擬個體本身的特徵以及虛擬個體間的交互作用(interaction)，讓整個虛擬實境的應用在軟體方面也能更為趨近真實。整個模型化的結果，也使得從事模擬(simulation)、人工生命(artificial life)及情境教學設計方面研究工作者能有更方便確實的工具可茲利用。Item Constrained Tree Search for Feature Correspondence(國立臺灣師範大學研究發展處, 1993-06-??) 陳世旺在電腦視覺領域中，常會遭遇到兩組特徵元件對應的問題。而利用條件限制來作對應搜尋是一種處理這類問題相當有效的技術。本篇文章首先介紹一種索引架構，可以簡化上述搜索演算法的施行。這種索引架構，主要是起因於杜威的十進位符號觀念。同時由於我們所介紹的索引架構，搜尋演算法的行為方式會如同數位式計數器，此種計數器可以很容易用硬體製成。本篇文章也對寫成的演算程式作複雜度分析。由分析的結果，我們提出一種程序，可以幫助我們未選取物體辦認時，較有效力的特徵元件及其相關的條件或限制。我們的實驗結果顯示上述搜尋演算法以及選取程序均具有實際應用的價值。Item 建構一種多媒體派翠西網路系統之延遲處理模型(國立臺灣師範大學研究發展處, 1995-06-??) 戴建耘; 饒達欽; 邱清文; 陳世旺本研究提出一種以派翠西網路(petri-net)作為分析多媒體延遲與細分部份不易模擬的改善處理方式。此種方式，可輔助作為快速計算出多媒體派翠西網路的可達樹及可達矩陣。有鑑於同一多媒體派翠西網路不同的初始值會造成不同的可達樹及可達矩陣，研究中提出一種和初始值無關的運算方法。文中並在可達矩陣處運用判斷網路品質的複雜度計算公式，供系統架構者做為評估網路的品質。而本研究提供之處理模型亦可作為多媒體系統與工具軟體在使用派翠西網路作分析時，結合個體導向觀念做設計的支援技術之一。Item An Edge Analysis Based Blur Measure for Image Processing Applications(國立臺灣師範大學研究發展處, 2006-10-??-) 鍾允中; 張祥利; 王俊明; 陳世旺; Yun-Chung Chung, Shyang-Lih Chang, Jung-Ming Wang, and Sei-Wang Chen本論文中提出一個新的基於邊緣分析之模糊測量標準。本項模糊測量標準是基於邊緣分析的基礎而訂立，此模糊測量標準適用於各種不同之影像處理應用。本論文所提出的方法針對所有邊緣點分析，以加權的方式結合邊緣梯度變異量資訊以及邊緣梯度強度資訊，定義出本項模糊測量標準。邊緣梯度變異量資訊描述了邊緣的寬度資訊，而邊緣梯度強度資訊則讓邊緣資訊更加的可靠。此外，加權的值並不需要人工輸入，而是直接由輸入影像的對比資訊自動決定。由實驗的結果中顯示，本論文所提出的方法在許多影像處理應用上都有良好的結果。Item 自組型類神經網路的動態取點(國立臺灣師範大學研究發展處, 1996-06-??) 方瓊瑤; 陳世旺; 戴建耘本文嚐試利用自組型類神經網路的自我平衡機制來模擬影像的動態取點。 Terzopoulos等人將彈簧網覆蓋在影像上，再利用影像像點的梯度值來對結點施力，使得結點運動而達到平衡的方式來做動態取點。自組型類神經網路因具自我調整學習的能力，所以可以模擬彈簧網上的結點在彈簧力的作用下達到平衡的運動過程。實驗結果顯示出此種作法的可行性。