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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Subject: search.filters.subject.眼睛偵測

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    使用網路攝影機即時人眼偵測與注視點分析
    (2011) 林瑞硯; Lin Ruei Yan
    數年來，眼睛偵測與注視點分析一直為學術或應用上的熱門研究主題，其原因為眼睛是人臉上最重要且顯著的部位。學術上常利用眼睛作為人臉偵測特徵，應用上則常用於影像追蹤，例如以眼睛代替滑鼠操作的眼控滑鼠、駕駛疲勞偵測或是近年熱門的裸視3D技術。 過往的方法多數利用侵入性的紅外線照射眼睛，亦或是利用昂貴的眼動儀輔助實驗，雖然可提高眼睛偵測或注視點分析辨識率，卻忽略了對人體的潛在傷害或是一般人無法輕易取得的缺點。 本論文提出一個使用低解析度的網路攝影機即時偵測眼睛與注視點分析方法，實現以低成本實驗器材達到正確偵測眼睛與注視點分析的目的，主要方法分成兩大部分，首先利用人臉偵測獲得人臉影像，利用光線濾波器過濾光線，並且結合鼻子位置實作角度權重機制，保留正確的眼睛區域，其次透過注視點校正程序，記錄使用者不同注視點位置的眼睛資訊，建構使用者當下環境的注視點模型，藉由比對模型以達到判斷注視點區塊。
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    可應用於一般課堂環境中之人眼開闔狀狀態研究
    (2013) 盧姿卉
    眼睛開闔辨識是電腦視覺的一個重要技術，能夠在生活中發展成多種應用，大部分的眼睛狀態偵測，環境皆屬於背景較為單純、近距離以及頭部晃動不大的情形，像是汽車駕駛疲勞偵測系統，然而本研究希望能將眼睛開闔辨識應用於一般課堂環境中，因此需要解決在有光線干擾及遠距離低解析度下的環境中，仍能快速且有效辨識眼睛的開闔狀態。 本研究之方法共分成三個部分，分別是人臉偵測、眼睛區域決策，最後則是眼睛狀態辨識。首先對影像做人臉偵測，接著將做完前處理的臉部影像利用局部取像的方法得到眼睛的大致位置，再利用水平投影及垂直投影找出眼睛精確的範圍及位置，最後本研究利用開闔眼睛影像輪廓複雜度之差異設計一套新的特徵擷取方式，並搭配已事前訓練過的SVM模型來判斷眼睛的開闔狀態。 無論是近距離或是遠距離實驗，由實驗結果可證明出在相同的辨識率下，本研究所設計之特徵擷取方式比複雜度函數的方法能判斷出的開閉眼資料比例多，因此整體的執行時間可以降低，也證明了本篇方法的可用性，除了開閉眼整體辨識率皆可達到84.9%以上，且隨著門檻值的調整，執行時間也可比單純用SVM快了1.5至3倍，時間上的減少能帶給本系統很大的效益。
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    駕駛者眼睛的眨眼偵測
    (2006) 林慧雯; Hui-Wen Lin
    交通事故死亡率總是佔國內前十大死因之一，其中肇事原因之一是因為駕駛者精神不集中而發生交通意外。故許多學者積極地在車內裝設偵測眨眼頻率的設備，以便預測駕駛者的精神狀態，若是想打瞌睡的時候，趕緊發出警告喚醒駕駛者。 本論文的目的在於使用一般攝影設備拍攝駕駛中的駕駛者，克服光線變化的問題即時從影像中偵測駕駛者眨眼狀況，以應用於偵測駕駛者的精神狀態。在偵測駕駛者眨眼狀況的過程中，主要可分成四步驟：臉部偵測、眼睛偵測、眼睛追蹤與眨眼偵測。首先從輸入的影像中，結合不同來源的色度偵測膚色的區域，快速地擷取駕駛者的臉部，並且使用邊線的資訊修復這個臉部，之後使用橢圓的資訊找出臉部真正的位置。在偵測到駕駛者臉部後，依據人臉比率找出眼睛的範圍，並在這範圍內根據膚色的資訊、眼睛的特徵以及連續數張影像的輔助，準確偵測出駕駛者的眼睛部分。接著使用眼睛的形狀與位置，在連續影像中追蹤眼睛的位置，並且同時利用顏色的資訊判斷駕駛者的眨眼狀況。