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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    基於視覺和聽覺的教學影片內容分析與分類
    (2012) 楊儒松; Ru-Song Yang
    現在大部分的教室仍使用黑板，以黑板授課的教學影片亦相當普及，但黑板授課的教學影片在多媒體語意分析的領域深具挑戰性但極少被討論。本論文針對黑板授課的教學影片，提出一個基於視覺和聽覺的研究方法，針對講者的肢體行為與語音內容進行探討，用以提醒學生在不同時段的教學影片上要投入多少的注意力。在視覺分析上，針對講者於教學中出現的各種姿態作分析，辨別出講者姿態所代表的意義；而在聽覺分析上本研究提出一個基於語音情緒辨識的模型，針對講者的語音內容將講者語音分類為快樂、生氣、厭倦、悲傷、正常等五種聲音情緒，再藉由講者語音情緒上的變化來分析講者的教學狀態。 綜合視覺與聽覺的分析結果，我們可以評估出講者在教學時候各時段的重要性，同時也反映語意的強度。學習者可以根據每個時段下講者教學的重要性投注適當的注意力，讓學習者更有效率的藉由教學影片學習。
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    基於背景模型的姿勢判斷系統
    (2011) 李振遠; Chen Yuan Lee
    姿勢辨識在電腦視覺領域中，特別是針對人體部分是項越來越重要的議題，涵蓋的範圍可分為：手部與手臂的姿勢辨識、頭部與臉部姿勢辨識、整個身體姿勢辨識等種類。在姿勢辨識的問題中，一個很大的瓶頸在於如何在複雜環境下取得所需要的特徵資訊，並且選擇適當的方法將這些資訊完成姿勢辨識。本論文主要目標是在真實的教室裡並且只有一台攝影機拍攝下，能即時(real-time)辨識出講者的手臂姿勢來達到控制投影片的效果，所提出的方法能讓講者在教室投影機照射下，穩定並不受投影機照射並且背景隨著投影片的換頁變化影響下抓取需要的資訊來進行辨識。本論文使用高斯混合背景模(Mixture of Gaussian background model)來擷取出前景(foreground)的輪廓(silhouette)影像，並使用連通元(connected component)將前景輪廓的特徵資訊截取出來，並套入支持向量機(Support Vector Machine，SVM)對手臂動作進行分類。此外，搭配人臉偵測(face detection)方法能分辨出左右手，達到不同手部動作來控制投影片的效果。