資訊工程學系

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本系前身「資訊教育學系」成立於民國七十四年，首先招收大學部學生，民國九十年成立資訊工程研究所碩士班，而後於民國九十五年進行系、所調整合併為「資訊工程學系」；並於九十六年成立博士班。本系目前每年約招收大學部四十餘人，碩士班六十餘人，博士班約五人，截至民國一百零四年十一月止，總計現有大學部一百九十多人，碩士班一百二十多人，博士班二十三人，合計學生人數約為三百三十多位。

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系所網址：http://w1.csie.ntnu.edu.tw/

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    基於深度學習之羽球動作分析系統
    (2024) 林聖傑; Lin, Sheng-Jie
    近年來由於2020年東京奧運，台灣在羽球項目拿下一面金牌以及一面銀牌的好成績，隨著奪冠之後的聲浪，台灣的羽球人口也持續上升，因此本研究提出一套基於深度學習之羽球動作分析系統，能夠讓使用者輸入一段羽球動作影片，即可分析出動作的正確性，以避免造成傷害。也可以使得使用者剩下昂貴的教練費及場地費。羽球動作分析系統主要可以分成三個部分，分別為資料前處理、羽球動作辨識子系統及3D人體模型建構及分析子系統，羽球為世界上最快的球類運動，在拍攝時容易造成物件模糊的情形，因此本研究透過資料的前處理解決模糊影像，後續使用Frame Flexible Network架構，學習來自不同頻率的特徵圖，接著透過Temporal Shift Module位移部分通道的特徵圖，以達到時序融合。後續使用近年來新穎的3D人體模型技術，透過其中24個人體關鍵點，使用普式分析(Procrustes analysis)輸出容易受傷的關節點。本研究建立一個羽球動作資料集，命名為CVIU badminton datasets，該資料集包含7個常見的羽球動作，分別為反手擊球、正手擊球、右挑球、左挑球、低手發球、高手發球、防守動作，實驗結果顯示在CVIU badminton datasets中的Top-1準確度達到91.87%。類別準確度(Class accuracy)達到85.71%。後續實驗結果顯示本研究所提出改良都有提升效果。
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    基於深度學習之攝影指引系統──多面相評論和評分
    (2024) 俞柏丞; Yu, Po-Cheng
    近年來，自然語言處理和影像處理領域進步迅速，各種應用蓬勃發展帶眾多應用。隨著手機成為日常拍攝的重要工具，本研究提出一套基於深度學習的拍攝指引系統。該系統結合自然語言處理和影像處理技術，幫助使用者在拍攝過程中獲得具有情感和美學價值的建議。本系統通過文字評論與美學分數提供指引，幫助使用者提高攝影技巧，並準確地捕捉畫面中的美感。拍攝指引系統主要可以分成兩個子系統，一個是輸出分數的美學評分子系統，另外一個是輸出文字的美學評論子系統。其中第一個為輸出分數的美學評分子系統，採用多尺度影像品質評估模型，作為本研究客觀評估影像的參考指標。另外一個為美學評論子系統，採用Encoder-Decoder構成的文字生成模型，本研究選擇SwinV2作為Encoder來擷取影像特徵，並使用GPT-2作為Decoder學習文字特徵，同時在其內部使用交互注意力機制(cross attention)做異質性特徵融合，最後生成評論。但交互注意力機制不能有效融合異質性特徵，所以本研究引入Self-Resurrecting Activation Unit (SRAU)來控制異質性特徵學習的內容。而GPT-2 block中的多層感知網路Multi-Layer Perceptron(MLP)無法學習處理複雜的特徵資訊，所以本研究採用前饋網路高斯誤差門控線性單元Feedforward Network Gaussian Error Gated Linear Units (FFN_GEGLU)網路架構，來提升模型學習的效果。為解決資料集過少的問題，本研究採用網路收集的弱標籤資料集，但弱標籤資料內文字評論常有錯誤。為提升資料集品質，本研究採用兩個方法。一是收集並整理弱標籤資料集，通過資料清洗提高品質；二是加入高品質資料進行訓練，並通過資料增強的方式增加高品質資料集的數量。通過這些資料處理方法，本研究將其整合成一個高品質資料集進行訓練及測試。結果顯示35個評估指標中有33個優於基準模型，改良證明模型在五種美學面向中有94%的指標優於基準模型，顯示其有效性。