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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    可應用於學生專注度之人眼開闔偵測研究
    (2012) 簡郁菱; Yu-Ling Chien
      本論文提出一個即時的簡易偵測方式,著重於解決遠距離低解析度下,光源與雜訊干擾等問題,能使得眼睛在不同開闔程度下皆能擁有優良的辨識率。   藉由使用人臉偵測、局部影像擷取、眼睛區域決策與眼睛區域-可靠度檢查,截取出完整且無遮蔽物的眼睛影像,並且在低解析度時也能明確的找出眼睛位置。再使用簡易、快速且不受光源影響的紋理特徵分佈影像,強化開眼闔眼的對比,得到平順、破碎或群集分佈的二值化影像,分析其中平均值、變異值與分群數的差異,能有效的偵測眼睛狀態。   在實驗中可以證明,辨識速率非常的快,在一般複雜環境下表現優異,在遠距離中也並未受到外在環境的干擾。   眼睛狀態偵測可搭配人臉偵測與移動偵測,來推廣至學生專注度偵測應用,能有效的辨識出學生專心狀態。
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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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    基於智慧型裝置之多使用者即時人臉辨識及權限控管研究
    (2014) 李鈺新; li-Yu-Sin
    人臉辨識是電腦視覺裡面一個重要的技術,近幾年由於身分認證,金融卡認證的需求日益增加,傳統的識別方法如密碼,身分證號碼存在可能的風險,而人臉辨識應用在智慧型手機上的需求更是日益漸增,像是身分認證,信用卡認證,手機解鎖,門禁管理,照片庫分類等等,而以手機上不同使用者登入來說,密碼以及圖形的輸入都存在著可以模仿的風險,所以生理特徵作為辨識的方法變得更為安全,也有其存在的必要性,現有的方法很多像是指紋,眼球虹膜,但在這些方法中,人臉辨識所需要的設備最為低價且最容易取得,也相對便宜。 本研究提出一個有效且快速的流程來辨識人臉,做為手機或平板電腦上的多使用者權限控管功能,亦可以應用到其他身分辨識的應用上,由於平板電腦的運算能力相對於一般電腦是較為薄弱的,所以本論文提出特徵擷取運算速度較快的noise-resilient LBP演算法,和特徵群聚法來解決平板電腦上記憶體不足的問題,研究方法共分成四個部分,一開始做人臉偵測找出人臉位置,再對該張人臉做影像前處理來克服不同光線的影響,提出noise-resilient LBP演算法進行特徵擷取,由於訓練集人臉特徵過多,因此本研究亦提出特徵群聚法來找出具有代表性的特徵,最後則是特徵距離相似度計算。