2013年1月21日 星期一
Video Forgery and Motion Editing
2012年1月5日 星期四
Open Your Driving Vision
車用行動通訊網路 Vehicular Ad-Hoc Network (VANET)
這是一門結合無線通訊跟資料傳輸的技術,提高行車效率、增進用路安全與舒適性。它的應用範疇十分廣泛,例如:當前方車輛發生事故時,能立即回報緊急訊息給後面車輛知道,避免連續事故的發生;或是開車族可以透過VANET 網路所提供之服務,獲取有關停車位位置之資訊等等,為我們的車行生活帶來極大的方便性。IEEE也針對它定義了約四十種的相關應用,顯示出國際上對VANET的相關應用與研究發展具有高度重視,VANET已成為通訊界與汽車產業最關注的新興技術。
立體 3D (S3D) 數位內容製作技術
學號 :00366164
姓名 : 資工研一 朱炫吉
日期 : 2011.10.14
時間 : 14:00 ~ 15:30
演講者 : 國立中正大學賴文能教授
學號 :00366164
姓名 : 資工研一 朱炫吉
日期 : 2011.10.14
時間 : 14:00 ~ 15:30
演講者 : 國立中正大學賴文能教授
立體技術又稱為「立體視覺」,利用人類左眼和右眼兩個視角產生光角,讓人在大腦中產生錯覺造成視差,因而產生立體感,。立體 3D (S3D) 形式並非新技術。數位電影與電腦繪圖 (CG) 最新的發展,讓立體視覺重新獲得電影青睞。有越來越多電影公司推出 S3D 形式的真人影片劇情片。
這項技術同時也用於TV上,目前市面已有在販賣3DTV只是目前價格還是太貴且具有3D特效的電視節目或電影還不夠多,導致於目前買的人還很少過我相信隨著科技繼續發展往後的家庭,應該是家家都有一台3DTV,這是指日可待的。
2012年1月4日 星期三
Hybrid IP Traceback Scheme with Efficient Packet Logging
日期 : 2011.12.16
時間 : 13:50 ~ 15:40
地點 : S516
演講者: 中原大學-楊明豪
作者 : 資工研一 朱炫吉
DoS(分散式阻斷服務攻擊)
顧名思義,即是利用網路上已被攻陷的電腦,向某一特定的目標電腦發動密集式的「拒絕服務」要求,藉以把目標電腦的網路資源及系統資源耗盡,使之無法向真正正常請求的使用者提供服務。而駭客透過將一個個已被攻陷的電腦,就可以發動大規模DDoS或SYN洪水網路攻擊,或者將已被攻陷的電腦到一起進行帶有利益的刷網站流量、Email垃圾郵件群發,癱瘓預定標的受雇攻擊競爭對手等商業活動。
攻擊方式
DDoS攻擊透過大量合法的請求佔用大量網路資源,以達到癱瘓網路的目的。 這種攻擊方式可分為以下幾種:
1透過使網路過載來干擾甚至阻斷正常的網路通訊。
2透過向伺服器送出大量請求,使伺服器超負荷。
3阻斷某一使用者存取伺服器
4阻斷某服務與特定系統或個人的通訊
DDoS這種方式對同一標的進行洪水攻擊的方式真的是蠻讓人無奈的。
LayeredTrees: Most Specific Prefix based Pipelined Design for On-Chip IP Address Lookups
日期 : 2011.11.18
作者 : 資工研一 00366164 朱炫吉
講者 : 國立成功大學資訊工程學系-張 燕 光
路由器(router):
以區域內網路的連接上Internet的核心,是用來將不同型式的網路連接起來的連接器,連接有許多區段的複雜網路。所以路由器可以直接地或是間接地將資料傳送到正確的目的地。路由器不只過濾網路交通,它還能決定資料傳送的路徑,它們會將資料轉送給路徑中的下一個路由器,除此之外路由器可依 MAC 位址(像是 IP 位址)來處理資料的路由(即資料傳送的路徑,所以我們能利用它來將網路分割成較小的子網路(subnet)。
路由器又稱為路徑器,用戶在網路層上連接不同網路所用的硬體與軟體,路由器與橋接器 (Bridge) 的功能類似,藉著將許多較小的網路連結在一起,以便有效擴充網路。
路由器可以連接使用不同網際網路通訊協定 (IP ) 和傳輸方法的區域網路(LAN ) 。
IPV6
目前網際網路上面所使用的網際網路協定為第四版,稱為IPv4,其使用32個位元定址,定址能力為2的32次方,這樣的定址能力在網路發展剛起步時仍十分充裕,但面對現今與未來,家用與商用電腦甚至於一般設備皆使用網際網路的情況來說,網際網路節點位址明顯不足,依據APNIC的網路專家Geoff Huston的預測,IPv4位址將於西元2010至2011年時配發完畢,為了解決到時無位址可用的問題,於是制定了第六版的網際網路協定IPv6。
2011年12月30日 星期五
Image Video Segmentation and Annotation by Social Media Analysis
Computer Vision Technique for 3DTV
雲端運用 電子發票
2011年10月12日 星期三
Parallel Vision with GPGPU/CUDA 以GPGPU/CUDA進行平行視覺
演講者:輔大電子系 王元凱教授
作者:朱炫吉
平行計算是採用多個執行序同時進行的方式去處理資料,而CUDA它的平行計算方式是使用GPGPU,將資料分門別類丟給GPGPU晶片上多個執行緒同時進行,作後再傳回給CPU作總結,而這樣會比將資料放在CPU中處理來的快狠多,必盡目前的桌上個人電腦的CPU含量不過8顆,而NVIDIA它所創造出GPGPU的執行緒則有200個以上在個人電腦的平行化上有很大的差異,也因此處理資料的速度會很快,但GPGPU處理資料也是有缺點的,例如它的資料類型頂多就是,整數或者浮點數,如果不是這兩類的資料的話就無法處理,把圖行使用平行計算機算做處理可以算是非常強大的效能,而平行計算不單單只有用在個人電腦上,Goolge就是一個非常龐大的平行計算公司。平行計算也可以使用在網路,設定一台電腦為主要電腦,將資料傳出去後利用多台電腦同時處理資料最後再用主電腦整合,而這種東西已經接近雲端計算了。
為什麼會有平行計算的發明呢,主要原因是因為一開始的電晶體便宜,所以大部分要加快電腦的速度就是著手於電晶體的加速上,但當到了Pentium4的時候要使電晶體加速的話需要龐大的成本,所以就有人想出了平行計算的概念,把大量的資了透過多個執行緒同時進行這樣的話可以降梯成本也可以達到加速的效果。目前有很多的公司都是使用平行化處理,在未來的幾年我相信平行化處理還會是熱門的研究方向。
2011年10月11日 星期二
人類運動捕捉資料之語意特徵萃取與檢索方式
題目:Sematic Feature Extraction and Retrival for Human Montion Capture
演講者:義守大學資工系 杜維昌教授
作者:朱炫吉
在演說開始時杜教授先給我們看阿凡達的片段,還有休許的幕後花絮,也就是拍片的過程,他們的動畫是使用光學式的用運動捕捉,而光學式的運捕捉在拍片上有許多的優點,利用相機在場地的周圍拍攝,而在表演者的關節地段放上光點,利用光點的移動去捕捉人的動作,這項技術的好處是不會受到纜線跟機器的限制可以讓表演者隨心所欲的展現肢體動作,它的原理是對於空間上的任意一點,只要他能同時被兩台兩台攝影機所照見,哲根據兩台相機所拍攝的圖像和相機參數,即可確定這一時刻該點的空間絕對位置。當術影機已足夠快速的速率拍攝時,從圖像序列中就可以得到該點得動作軌跡。目前的光學是動作捕捉分成兩類第一種是主動式動作補捉技術它所採用的是跟蹤點本身是可以發光的二極體不需輔助發光設施,但須供給能源。第二種被動式捕捉是在攝影機的周圍設置發光體,利用MAKER把這些二極體所發出的光反射回鏡頭裡,這跟主動式有所差別。
看完阿凡達的復後花絮可想而知它所投入的成本非常的高,而且光學是捕捉也有缺點,光點容易產生遮擋還有光點的交叉容易發生錯誤的判斷,不過隨著科技的進步,相信在不久的將來一定會有所突破。
2011年9月28日 星期三
最近特徵空間轉換法之人臉辨識技術
題目:最近特徵空間轉換法之人臉辨識技術
演講人:韓欽銓教授
日期:100.9.23
姓名:朱炫吉
學號:00366164
人臉辨識技術阿,我會馬上想到現在的照相機都會有人臉辨識這項功能,可以針對人臉做特寫的改變,就連現在最夯的FACEBOOK都可以透過人臉辨識而直接的連接到照片上人的帳號,所以人臉辦事的技術可以算是非常普及了,而這次的演講韓教授把座標和線性代數帶進了人臉辨識的技術,而辨識人臉影像所具有的問題1.高維度2.多表情3.多角度4.部分遮蔽5.訓練樣本太小,而這些問題不要說靠程式去辨別了,網路上有很多照片,就算用人的眼睛去看,當你看到本人時你也不一定認得出來,現在有太多的照片都很騙人,不過人臉辨識這項技術,的確帶給現在社會很大的貢獻。
這次韓教授所使用的人臉辨識技術,是點與點之間的距離透過線性代數的公式去運算出來的,而韓教授還介紹了一項技術就是以樣本資料去做分析然後機算出有關連的其他照片以此增加辨識的準確度,這項人臉辨識的技術其實已經活用在我們生活上的很多地方了,也對收活帶來了很大的便利性,我想也因此他也是目前熱門研究的技術之一吧。
2011年9月21日 星期三
Fractal Analysis and Medical Image Applications
碎形與醫學影像應用
日期:2011.09.16
心得報告人:資工碩一 00366164 朱炫吉
演講者:中興大學理學院 黃博惠院長
這是我第一次在銘傳大學聽演講,演講主題是"碎形與醫學影像應用",主要得主旨是如把碎形運用到醫學的影像上,碎形在我大學時其實就聽過了,但當完兵以後我就全部還給教授,說起來還真是慚愧,教授辛苦教的東西,我如此簡單的就把它遺忘了。
碎形其實是一個粗糙或零碎的幾何形狀,把此幾何形狀數分為極小的部分,而每一小部分都至少會相似是整體所小尺寸的'形狀,這種特性 有稱做自相似,當我們在看一張複雜的圖形時,我們的眼睛其實是看不出規則性的,但是不停的簡化,以最小且最簡單的單位來看,它卻又是以一個最簡單的單位不斷的向外擴張而成,舉例來說

舉例來說這章突起初並不會覺得它是碎形

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