理學院

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學院概況

理學院設有數學系、物理學系、化學系、生命科學系、地球科學系、資訊工程學系6個系(均含學士、碩士及博士課程),及科學教育研究所、環境教育研究所、光電科技研究所及海洋環境科技就所4個獨立研究所,另設有生物多樣性國際研究生博士學位學程。全學院專任教師約180人,陣容十分堅強,無論師資、學術長現、社會貢獻與影響力均居全國之首。

特色

理學院位在國立臺灣師範大學分部校區內,座落於臺北市公館,佔地約10公頃,是個小而美的校園,內含國際會議廳、圖書館、實驗室、天文臺等完善設施。

理學院創院已逾六十年,在此堅固基礎上,理學院不僅在基礎科學上有豐碩的表現,更在臺灣許多研究中獨占鰲頭,曾孕育出五位中研院院士。近年來,更致力於跨領域研究,並在應用科技上加強與業界合作,院內教師每年均取得多項專利,所開發之商品廣泛應用於醫、藥、化妝品、食品加工業、農業、環保、資訊、教育產業及日常生活中。

在科學教育研究上,臺灣師大理學院之排名更高居世界第一,此外更有獨步全臺的科學教育中心,該中心就中學科學課程、科學教與學等方面從事研究與推廣服務;是全國人力最充足,設備最完善,具有良好服務品質的中心。

在理學院紮實、多元的研究基礎下,學生可依其性向、興趣做出寬廣之選擇,無論對其未來進入學術研究領域、教育界或工業界工作,均是絕佳選擇。

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    基於局部學習對車牌影像超解析化
    (2012) 黃士豪
    由於監視攝影器材被廣泛地架設,視訊監控系統更顯得其重要性。這些攝影器材所儲存之視訊紀錄(Video Record)也常常變成警方辦案時重要之協助資源,藉由車牌辨識,可以找出違規車輛。為了節省成本,這些監視攝影機之解析度通常都不可能太高,加上監視器材通常被架設在路旁高處,監視器材與車子之間必然存在著相當大之距離;因此,超解析化可以讓原本太小而模糊不清之影像,將其放大而較不失真,可以看得更清楚,以利於後續之應用。 本論文先針對監視器之低解析度影像進行車牌擷取動作,接著再將取得之低解析度車牌進行超解析化之方法;本論文使用以學習為基礎之演算法,利用流形學習(Manifold Learning)之局部線性嵌入(Locally Linear Embedding, 簡稱LLE)概念,將輸入之低解析度車牌影像,經由事先取得一群高解析度及其對應低解析度之影像配對,藉由LLE之概念,從低解析度部分找出相似之局部幾何(Local Geometry),再利用其對應之高解析度部分,產生此輸入影像對應高解析度之模樣,組合成一張對應之高解析度車牌影像。 本論文提出之超解析化方法所產生的清楚車牌與使用一般放大方法在同樣放大倍率之下,細節上顯得更清楚及平滑。此外,此方法僅需使用單張影像即可,相較於傳統使用多張或連續影像,利用前後影像關係提升解析度之方法來得更快速及方便。