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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    以深度學習技術為基礎之線上人體動作辨識應用於室內移動型智慧機器人
    (2020) 謝日棠; Hsieh, Jih-Tang
    本研究提出一種以深度學習技術為基礎應用於室內移動型智慧機器人之線上人體動作辨識系統。此系統利用輸入的視覺資訊且在攝影機朝向目標人物移動的狀況下進行線上人體動作辨識,主要目的在提供智慧型人機互動除了聲控與螢幕觸控外更多的介面選擇。 本系統採用三種視覺輸入資訊,分別為彩色影像資訊、短期動態資訊以及人體骨架資訊。且在進行人體偵測時涵蓋五個階段,分別為人體偵測階段、人體追蹤階段、特徵擷取階段、動作辨識階段以及結果整合階段。本系統首先使用一種二維姿態估測方法用來偵測影像中的人物位置,之後利用Deep SORT追蹤方式進行人物追蹤。之後,在已追蹤到的人物身上擷取人體動作特徵以便後續的動作辨識。本系統擷取的人體動作特徵有三種,分別為空間特徵、短期動態特徵以及骨架特徵。在動作辨識階段,本系統將三種人體動作特徵分別輸入三種訓練好的神經網路(LSTM networks)進行人體動作分類。最後,將上述三個不同神經網路的輸出結果整合後作為系統的分類結果輸出以期達到最佳成效。 另外,本研究建立一個移動式攝影機下的人體動作資料庫(CVIU Moving Camera Human Action dataset)。此資料庫共計3646個人體動作影片,其中包含三個不同攝影角度的11種單人動作和5種雙人互動動作。單人動作包括站著喝水、坐著喝水、站著吃食物、坐著吃食物、滑手機、坐下、起立、使用筆記型電腦、直走、橫走和閱讀。雙人互動動作包括踢腿、擁抱、搬東西、走向對方和走離對方。此資料庫的影片也使用來訓練與評估本系統。實驗結果顯示,空間特徵之分類器的辨識率達96.64%,短期動態特徵之分類器的辨識率達81.87%,而骨架特徵之分類器的辨識率則為68.10%。最後,三種特徵之整合辨識率可達96.84%。