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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Subject: search.filters.subject.Eye detection

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    使用單一網路攝影機之視線判斷
    (2013) 許雅淳; Ya-Chun Hsu
    眼動追蹤一直被應用於認知心理學相關的研究，近年來眼動追蹤更成為人機互動相當熱門的發展重點之一。事實上，眼動追蹤不但能夠被用於輔助行動不便的病患透過電腦與人溝通，也能應用於偵測駕駛精神狀態上，減少駕駛因過度疲勞造成的車禍率，除了可挽救許多人命外，更可降低社會成本。 然而，市面上的眼動追蹤系統經常價格不斐且不易取得，因此我們提出一個只要個人電腦及一個網路攝影機就能使用的眼動追蹤方法。我們修改了Adaboost的人臉追蹤方式，以期調高偵測速度並降低偵測錯誤率，也提出一個能夠快速尋找到虹膜中心位置的方法。最後透過支持向量機，判斷視線可能坐落的區塊，再透過我們設計的視線追蹤機制，進行最終視線所在區塊的判斷。
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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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    基於二階層式支持向量機之即時注視區域分析
    (2014) 陳美琪; Mei Chi, Chen
    眼動追蹤過去經常被使用在學術研究方面，近年來由於技術的進步眼動追蹤也被應用在醫療以及交通方面，抑或是應用於駕駛或課堂學生專注度的分析等。然而，過去相關的研究技術許多會利用侵入性的紅外線設備照射眼睛，或是利用較為昂貴的眼動儀輔助，雖然可提高注視點分析辨識率及準確度，但卻忽略了對人體可能的潛在傷害或是無法為大眾輕易取得的缺點。 本研究提出一個使用筆記型電腦內建之低解析度的網路攝影機即時偵測眼睛與注視點分析方法，實現以低成本且可輕易取得之設備達到正確偵測眼睛與注視點分析的目的。本研究主要方法分成兩大部分，首先利用Adaboost的人臉及人眼偵測獲得眼睛影像，接著加入光線濾波，利用眼睛區域平均灰階值過濾過強的光線，並且記錄使用者的眼睛特徵資訊（包含眼睛開合高度、上眼瞼斜率以及瞳孔位置）；其次記錄使用者於不同注視區塊的眼睛資訊，透過本論文提出之二階層式支持向量機（2-Layer Support Vector Machine），建構使用者相對於當下環境的注視點模型，藉由比對測試資料及模型資訊以達到注視區塊的決策。 注視區塊決策準確度在注視輔助點固定的狀況下平均可達84%，比使用單一層支持向量機之準確度高出9.4%，而在注視輔助點是隨機出現的情況下平均約為80%。