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http://youtu.be/Z8OUqlZ-o60

雲端計算安全的挑戰與機會

課程：論文研討(二)

日期：2013/5/3

時間：14:00 ~ 15:30

地點：S104

講者：優弧資訊公司 呂沐錡總經理

作者：資工研一 陳曦

雲計算作為一個新名詞，人們甚至還沒有弄清楚它的確切定義，雲計算安全問題就隨之而來，關於雲計算安全的討論也屢見媒體和學術報章。

雲計算安全問題究竟是什麼問題，人們常把雲計算服務比喻成電網的供電服務。 《哈佛商業評論》前執行主編Nick Carr在新書“The Big Switch”中比較了雲計算和電力網絡的發展，他認為“雲計算對技術產生的作用就像電力網絡對電力應用產生的作用”一樣，電力網絡改進了公司的運行，每個家庭從此可以享受便宜的能源，而不必自己家裡發電。也有人把雲計算服務比喻成自來水公司的供水服務。原來每個家庭和單位自己挖水井、修水塔，自己負責水的安全問題，例如避免受到污染，防止別人偷水等等。

和自來水供應一樣，雲計算的安全問題也大致分為三個方面。第一方面，雲計算的服務提供商他們的網絡是安全的嗎，有沒有別人闖進去盜用我們的賬號？他們提供的存儲是安全的嗎？會不會造成數據洩密？這些都需要雲計算服務提供商們要解決、要向客戶承諾的問題。就像自來水公司要按照國家有關部門法規生產水一樣，約束雲計算的服務提供商的行為和技術，也一定需要國家出台相應的法規。第二方面，客戶在使用雲計算提供的服務時也要注意：在雲計算服務提供商的安全性和自己數據的安全性上做個平衡，太重要的數據不要放到雲裡，而是藏在自己的保險櫃中；或將其加密後再放到雲中，只有自己才能解密數據，將安全性的主動權牢牢掌握在自己手中，而不依賴於服務提供商的承諾和他們的措施。第三方面，客戶要保管好自己的賬戶，防止他人盜取你的賬號使用雲中的服務，而讓你埋單。

關於雲計算的安全性的討論，見諸於很多場合。人們往往將服務的可靠性（Reliability）、可用性（Availability）和安全性（Security）一起談論

可靠性指的是，對於一個產品或一個過程，如果它像您期望的那樣正確工作，你就可以說它是可靠的。

可用性指的是，在遇到問題（例如一個零件失效）的時候，系統保持提供服務的能力。如，一個磁盤驅動器失效之後，系統在不中斷任何應用的前提下，仍能提供數據訪問能力。

安全指的是沒有危險和風險，免受打探和攻擊；安全性也是一種信心的體現，沒有懷疑和擔心。

智慧型視訊監控的研究現況與展望

課程：論文研討(二)

日期：2013/3/1

時間：14:00 ~ 15:30

地點：S104

講者：輔仁大學電子系 王元凱教授

作者：資工研一 陳曦

智能視頻監控是利用計算機視覺技術對視頻信號進行處理、分析和理解，在不需要人為乾預的情況下，通過對序列圖像自動分析對監控場景中的變化進行定位、識別和跟踪，並在此基礎上分析和判斷目標的行為，能在異常情況發生時及時發出警報或提供有用信息，有效地協助安全人員處理危機，並最大限度地降低誤報和漏報現象。

運動目標檢測是指在序列圖像中檢測出變化區域並將運動目標從背景圖像中提取出來。目標分類、跟踪和行為理解等後處理過程僅僅考慮圖像中對應於運動目標的像素區域。運動目標的正確檢測與分割對於後期處理非常重要。場景的動態變化，如天氣、光照、陰影和雜亂背景的干擾，使得運動目標檢測和分割變得相當困難。

大多數跟踪算法的執行順序遵循預測-檢測-匹配-更新四個步驟。以前一幀目標位置和運動模型為基礎，預測當前幀中目標的可能位置。在可能位置處候選區域的特徵和初始特徵進行匹配，通過優化匹配準則來選擇最好的匹配，其相應目標區域即為目標在本幀的位置。除了更新步驟，其餘三個步驟一般在一個迭代中完成。預測步驟主要是基於目標的運動模型，運動模型可以是簡單的常速平移運動到復雜的曲線運動。檢測步驟是在目標區域通過相應的圖像處理技術獲得特徵值，形成待匹配模板。匹配步驟是選擇最佳的待匹配模板，它所在的區域即是目標在當前幀的位置。一般以對目標表像變化所作的一些合理假設為基礎，常用的方法是候選特徵與初始特徵的互相關係數最小。更新步驟是對初始模板的更新，這是因為在跟踪過程中目標的姿態、場景等會發生變化，模板更新由利於跟踪的持續進行。根據匹配採用的屬性不同，可將目標跟踪算法分為四類：基於區域的跟踪、基於特徵的跟踪、基於變形模板的跟踪以及基於模型的跟踪，也可以將這幾類方法相互結合用於目標跟踪。

The Role of the Study of Programming Languages in the Education of a Programmer

課程：論文研討(二)

日期：2013/3/22

時間：14:00 ~ 15:30

地點：S104

講者：政治大學資訊科學系 陳恭 教授兼系主任

作者：資工研一 陳曦

聽完這次報告，我大致算了算我學過的編程語言, C , C++ , C# , objective-c , Basic , Java , JavaScript , R , Python , PHP , Scala，沒錯，這些都是看書學過的，但一些由於年代久遠忘了已經差不多了。這裡瞎扯一番。
因為我本人不是專業計算機出身的人，作為一個門外漢和初學者，首先我認為C不是一門很好的適合初學者或者不從事純粹的coding的人，道理很簡單，你90%的時間是在思考與你想解決的問題無關的問題，指針？指針的指針？返回指針的函數？返回函數指針的指針？好吧，我承認為何大學很喜歡開C語言課程，因為比較好出考題。結果學了一整個學期，還在問一個int/long/double佔幾個bit這種無聊的問題，請問這對coding能力的提升有幫助嗎？沒有，因為你花了大量時間在處理本應該由這個language應該處理的事情，當然你想寫一個run的非常快非常快的程式，那另當別論。
老實說，一個編程語言的好壞沒有絕對的標準，只能說面對不同的問題，有些語言比較適合，有些語言比較不適合。有人說只要精通一門語言就夠了，因為其他語言都差不多。這其實是個誤解，如果是這樣，為什麼會有這麼多語言。其實不同語言之間寫作風格上差異是很大的。就如我最近正在學的scala。 Scala是一種純粹的函數式編程語言。根據David Rupp在博客中的說法，Scala可能是下下一代Java。這麼高的評價讓人不禁想看看它到底是什麼東西。他與之前學過的任何語言差異很大。例如for/while迴圈，為何coding總要用令人難以理解的迴圈，然後一堆i++,j++,k++之類的東西, scala所提倡的就是avoid all loops。再來甚至連if-else的寫法都不一樣，scala上用了更加“神奇”的pattern match。這些細節上的東西，要真的去學習之後才有直觀感受，這裡舉個例子，我嘗試用C和Scala解決同一個問題，對比兩種語言的差異，發現C要用300+行代碼，而改寫成Scala版本，驚喜的發現，只要40行。

Game for Research

課程：論文研討(二)
日期：2013/02/22
時間 : 14:00 ~ 15:30
地點 : S104
講者 : 東華大學資工系 戴文凱教授
作者：資工研一 陳曦


遊戲設計是設計遊戲內容和規則的一個過程，創建能激起玩家通關熱情的目標，以及設計玩家在追求這些目標時應該遵循的規則。遊戲設計涉及到好幾個範疇，遊戲規則及玩法、視覺藝術、編程、產品化、聲效、編劇、角色、道具、場景、界面等等。
製作一款遊戲需要的最核心人才是原畫、2D、3D、程序設計、策劃等5個方面的人才。

一、原畫人才
在沒動筆之前，對於一個將要設定角色原畫人來說，他們對遊戲世界觀等大量信息是來自於遊戲策劃者所寫的案子。在他們的原畫稿上到處都寫滿了註釋，比如這個角色多高，什麼性格等個種關於遊戲倫理觀的說明，這些遊戲理論的註釋就是策劃者帶給他們的最初的信息。他們的工作是很有意義的，原創是艱難的。雖然只是通過最簡便的紙筆卻很好的表達出來了每個角色的個性化，他們是大膽的他們是很有思想的。

二、2D人才
他們的工作絕大部分是給遊戲最初的素描稿設定顏色，他們的工作是充滿著色彩，充滿著活力。要知道表現一個故事背景，須對每一個場景每一個角色的顏色都十分有講究的。其遊戲若要表現個雪景，無疑首先考慮的就是冷色調。他們是非常重視氛圍的刻畫。因此他們會花大量時間來考慮這張圖是要表現什麼要用什麼顏色，他們不希望畫出來的圖讓人不知道是在表現什麼主題，所以他們會不斷的去了解遊戲的精髓，然後通過自己對遊戲的了解用色彩在遊戲裡表現得淋漓盡致。他們的生活無疑是充滿著色彩。

三、3D人才
說起3D，會讓人想起全三維遊戲，關於這一類人才，在遊戲行業中主要是為遊戲提供精美畫面。具體來說主要是做遊戲畫面上的角色，怪物或是NPC等。不管是會動的怪物或是不動的遊戲房子，3D的製作人員都要花很大的精力和時間來製作，讓整個遊戲更有真實的氣氛，儘管遊戲它是虛擬不真實的，但三維的動畫會讓遊戲顯的更有感染力。如今遊戲行業中3D網絡遊戲來勢洶湧，且很多玩家對3D類型的遊戲大作都很期待，這類人才可以說在將來很長一段時間內都會對網絡遊戲的發展起到很關鍵的作用。

四、策劃人才
策劃，顧名思義就是對遊戲從遊戲製作開始到結束、從遊戲中的原畫到2D上色再到3D建模、從畫面到程序設計的一個整體把握和控制。主要是設計出遊戲製作中每一步的具體實施步驟和方法。這類人員在遊戲製作中起著關鍵的作用，因為他們需要對整個遊戲製作的步驟以及內容進行統籌安排。

五、程序設計人才
程序設計相信很多人都聽過，遊戲製作中的程序設計和我們印像中軟件的程序設計是一個意思，所不同的是軟件是實現它供人使用、幫人處理或完成相關事物的功能，而遊戲中的程序設計則主要是按照策劃人員的意思對遊戲中的畫面以及遊戲中所需要的功能進行編程。因此，這類人才也是遊戲製作中不可或缺的。

醫療影像處理在診斷上之應用

課程：論文研討(二)

日期：2013/3/29

時間：14:00 ~ 15:30

地點：S104

講者：嘉義大學理工學院長 柯建全

作者：資工研一 陳曦

醫學影像是指為了醫療或醫學研究，對人體或人體某部份，以非侵入方式取得內部組織影像的技術與處理過程。

作為一門科學，醫學影像屬於生物影像，並包含影像診斷學、放射學、內視鏡、醫療用熱影像技術、醫學攝影和顯微鏡。另外，包括腦波圖和腦磁造影等技術，雖然重點在於測量和記錄，沒有影像呈顯，但因所產生的數據俱有定位特性(即含有位置信息)，可被看作是另外一種形式的醫學影像。

臨床應用方面，又稱為醫學成像，或影像醫學，有些醫院會設有影像醫學中心、影像醫學部或影像醫學科，設置相關的儀器設備，並編制有專門的護理師、放射技師以及醫師，負責儀器設備的操作、影像的解釋與診斷，這與放射科負責放射治療有所不同。

在醫學、醫學工程、醫學物理與生醫資訊學方面，醫學影像通常是指研究影像構成、擷取與儲存的技術、以及儀器設備的研究開發的科學。而研究如何判讀、解釋與診斷醫學影像的是屬於放射醫學科，或其他醫學領域(如神經系統學科、心血管病學科...)的輔助科學。

從個人資料保護法談個資保護與資安防護實務

課程：論文研討(二)
日期：2013/03/22
時間 : 14:00 ~ 15:30
地點 : S104
講者 : 威播科技公司首席顧問 陳鴻彬 先生
作者：資工研一 陳曦


中華民國九十九年五月二十六日修正公布之「個人資料保護法」，除第六條、第五十四條外，其餘條文定自一百零一年十月一日施行。該立法的目的是為了規範個人資料之蒐集、處理及利用，避免人格權受侵害、促進個人資料之合理利用。
個人資料，指自然人之姓名、出生年月日、國民身分證統一編號、護照號碼、特徵、指紋、婚姻、家庭、教育、職業、病歷、醫療、基因、性生活、健康檢查、犯罪前科、聯絡方式、財務情況、社會活動及其他得以直接或間接方式識別該個人之資料。

找到一大堆個資檔案怎麼辦？
1、 搬移、排除、 (加密)重要個資檔案
2、 個資檔案權限控管
3、 部份資料遮蔽Mask 
4、 網路安全防護
5、 實體隔離策略

管理者定時查看個資檔案處理情況，以及各部門擁有的個資檔案量，即使監控個部門風險。

How Americans Elect President

書報討論期末影片

題目:How Americans Elect President

製作者:王品傑  陳曦

 

資通信與雲端運算發展之探討

課程：論文研討(一)

日期：2012.12.7

時間：14:00 ~ 15:30

地點：S104

作者：資工碩一 陳曦

講者：中華電信國際分公司副總經理 簡志誠

云计算是近年来一个热门的技术名词，很多专家认为，云计算会改变互联网的技术基础，甚至会影响整个产业的格局。正因为如此，很多大型企业都在研究云计算技术和基于云计算的服务，亚马逊、谷歌、微软、IBM、SUN 等IT 巨头都在其中。几年之内,云计算已从新兴技术发展成为当今的热点技术。从2003 年Google 公开发布的核心文件到2006 年Amazon EC2（亚马逊弹性计算云）的商业化应用，再到美国电信巨头AT&T（美国电话电报公司）推出的Synaptic Hosting（动态托管）服务，云计算从节约成本的工具到盈利的推动器，从ISP（网络服务提供商）到电信企业，已然成功地从内置的IT 系统演变成公共的服务。云计算是一个产生于IT 领域的概念，IT（Information Technology），即信息技术，包括感测技术、通信技术、计算机技术和控制技术等。在技术发展的历程中，类似于电子商务，云计算也是一个比较模糊的技术术语。这其中一个原因是云计算可以在很多应用程序场景中运用，另外就是大量公司的商业炒作推动了这种趋势。Gartner 公司是全球最权威的技术咨询机构，它的技术成熟曲线就是根据技术发展周期理论来分析新技术的发展周期曲线（从1995 年开始每年均有报告），以便帮助人们判断某种新技术是否采用。这个曲线将技术成熟的过程划分为5个阶段：一是萌芽期（Technology Trigger）又称感知期，人们对新技术产品和概念开始感知，并且表现出兴趣；二是过热期(Peak of Inflated Expectations)，人们一拥而上，纷纷采用这种新技术，讨论这种新技术。典型成功的案例往往会把人们的这种热情加上把催化剂；三是低谷期(Trough of Disillusionment)，又称幻想破灭期。过度的预期，严峻的现实，往往会把人们心理的一把火浇灭；四是复苏期(Slope of Enlightenment)，又称恢复期。人们开始反思问题，并从实际出发考虑技术的价值。相比之前冷静不少；五是成熟期(Plateau ofProductivity)，又称高原期。该技术已经成为一种平常。从加德纳Gartner 公司2011 年的技术成熟度报告，我们可以看到云计算现在已经绕过了应用上的瓶颈，开始真正“落地”。云计算如一阵飓风席卷整个IT 界，伴之而来的优势是非常明显的。2012 年更是云计算快速发展的一年，各种云技术、云方案将陆续出台，无论是早期亚马逊的Cloud Drive，还是2011 年苹果公司推出的iCloud，抑或是2012 年4 月微软推出的System Center 系统等，都把目标盯紧了云计算这块大“肥肉”。

寬頻真相大公開

課程：論文研討(一)
日期：2012.10.26
時間：14:00 ~ 15:30
地點：S104
講者：Big Brother
作者：資工研一 陳曦


今天心情出錯，開著新買的F430，想開上高速公路飆飆看到底能飆多快，剛好最近新修了一條高速公路，收費站的工作人員告訴我，這條路你可以飆到300km/ h，心想不錯噢，雖然過路費要比一般高速公路貴好幾倍，但油門踩到底我還是開進去了。新車性能果然好，3秒不到加到100km/h，剛想繼續往上加，發現前面大堵車。可是也沒有辦法，只好硬著頭皮以30km/h的速度開到下一個出口出去。早上的好心情頓時全沒，好吧，什麼爛公路，完全發揮不出車子的性能。心想返程的時候一定要選一條比較快的公路才行，不過當我發現其實這座城市只有這麼一條高速公路的時候，我再次崩潰了。我拿出救生錘，把我的F430砸爛，再拿出副駕駛上放著的折疊自行車。再次經過一個同樣寫著最高時速300km/h的大牌子，我笑了。

guys, big brother is watching you.

自動光學檢測技術與職場經驗分享

課程：論文研討（一）

日期：2012/10/19

時間：14:00-15:30

地點：S104

講者：宏瀨科技 詹方興

主題：自動光學檢測技術與職場經驗分享

作者：資工研一  陳曦

        自動光學檢測技術就是AOI(Automatic Optic Inspection)。是基於光學原理來檢測LCD、晶體管、PCB工業製程中產品是否存在瑕疵的，由電腦控制的自動化系統。

飆網速度大解密&Windows 8體驗 APP開發

課程：論文研討(一)

日期：101年9月28日

時間：14:00~15:30

地點：S104

主題：飆網速度大解密 & Windows 8體驗APP開發

講者：柯智凱&李瑀祺

作者：資工碩一  　陳曦

        首先出場的是中華電信的員工，為我們講解為什麼大家上網的速度達不到申裝速率，但我感覺在資訊學院的學生面前講解，不如說是辯解。非常典型的國企思維，服務不到位就怪用戶，怪天氣，甚至怪微軟。說的原因都沒錯，可我認為電信運營商應該更多思考的是如何真正提升自己的服務品質，是否對其設備進行必要的升級維護，是否對線路進行過最大程度的優化，是否真的以讓全民享受高速上網為使命？還是僅僅是依靠自己的壟斷特權，繼續提供低質高價服務。

        接著由微軟學生大使為我們介紹即將在10/26推出的Windows 8。對我來說，最大的改變在於metro風格的界面，以及對ARM架構的支持。而這兩點，都與平板電腦和手機有關。為何要支持ARM架構，原因很簡單，之前微軟的產品都僅支持Intel的x86架構，但是Intel的處理器由於其功耗問題無法應用於移動設備之上，目前Android和iOS在移動設備市場佔據半壁江山，微軟自然不願意放棄這塊大蛋糕。 windows 8遲遲未推，自然也是在等自家的surface平板測試結束。 Metro用戶界面，我認為也是專門為移動設備設計，比較怪異的是，在桌機系統上，仍然保持這個界面，我對其在桌機上的易用性表示懷疑，並且它會對用戶習慣產生很大的影響，剛接觸windows8的人，基本都不知道該如何關機。另外值得一提的是windows8整合了xbox live，使得windows8可以和自家的surface平板，以及windows phone，和xbox遊戲機之間進行資料同步，這類似於蘋果的iCloud。

        windows8到底表現如何，要等到真正上市後，才能得知，但我們已經可以看出微軟進軍移動互聯網的決心。

        

物聯網多媒體平台及前瞻應用

課程 : 論文研討(一)
日期 : 2012/010/5
時間 : 13:50 ~ 15:30
地點 : S104
作者 : 資工研一 陳曦
講者 : 國立台灣科技大學電機系　陳俊良教授 

        物聯網(The Internet of things)，顧名思義，就是把物品與物品之間通過互聯網相連接，從而物品之間可以相互通訊。物聯網的核心基礎仍然是互聯網，本質上是對互聯網的延伸和擴展，物品接入互聯網的形式多種多樣，常見的有RFID(射頻識別)，紅外感應​​，GPS等，物品接入網絡之後，可以方便地對他們進行識別、定位、跟踪、監控。

        從技術架構來看，物聯網可以分為三層：感知層、網絡層和應用層。感知層由各種傳感器構成，例如溫度濕度傳感器，攝像頭，二維碼標籤，RFID，GPS等，他們是物聯網信息的來源。網絡層由局域網、互聯網、藍牙等構成，負責傳遞處理感知層獲取的信息。應用層是物聯網和用戶的接口，例如手機上的應用軟體，用於滿足數據輸入以及結果展示。

        不過我認為以上上個層次都僅僅是體現在硬體方面，有了RFID，有了3G網絡，有了智慧型手機，就算是物聯網了嗎?不，物聯網真正的挑戰在於，如何去處理由這些“物品”所產生的海量數據，如何從看似沒有價值的信息當中，挖掘出有價值的東西，這才是我們真正需要研究的地方。

From relational databases to distributed/parallel databases to cloud databases

從關係型數據庫到分佈式與平行數據庫再到雲端數據庫

課程 : 論文研討(一)日期 : 2012/09/28
時間 : 13:50 ~ 15:30
地點 : S104
作者 : 資工研一 陳曦
講者 : 國立政治大學 陳良弼教授

         今天請來了大名鼎鼎的陳良弼教授來給我們做演講，講了當下數據庫正在由傳統的關係型數據庫到非關係型數據庫演進的趨勢。
        何為NoSQL，NoSQL = Not Only SQL，其實這一概念很早就有人提出，但發展到2009年，NoSQL的趨勢越發高漲，相對於傳統的、成熟的關係型數據庫，NoSQL給整個互聯網行業造成了革命性的影響。
        為何要NoSQL? NoSQL的直接推動力是web2.0網站的興起，傳統的關係型數據庫在應付web2.0網站，特別是大規模高並發(concurrency)的SNS網站（如facebook,twitter），顯得力不從心。
        我想舉以下這個例子說明SQL與NoSQL之間的差異，假設beader在facebook上發了一張照片，那麼在SQL中可能需要建立如下三張表：

user表

_uid	username	from
u00001	beader	Taiwan
u00002	jobs	USA

                          

photo表

_pid	title	uid
p00001	travel1	u00001
p00002	travel2	u00001

comment表

_cid	text	uid	pid
c00001	“nice shot”	u00002	p00001
c00002	“XD”	u00001	p00001

        實際情況要更加複雜，建立表的數量會更多。如果要在你的頁面上顯示這張照片，在照片旁邊顯示出你的名字，以及好友的評論，那麼就要由photo表中找到uid，然後根據uid去user表中找到你的信息，在photo旁邊顯示​​出你的名字，然後再根據pid在comment表中搜索對應的評論，然後再根據uid從user表中查詢到評論該照片的用戶的信息。可以很容易計算出，為了顯示一張有兩個用戶評論的照片，需要進行5次以上的跨表查詢。當然在SQL中跨表查詢似乎不算是太慢，但目前的環境已經和過去不同，在雲端，這三張表可能存在於三個不同的磁碟，甚至三個不同的服務器上，這是跨表查詢的效率問題就值得我們考慮了。

        但再來看看NoSQL的解決方案。在NoSQL中，我們假設也是建立user,photo,comment表，但結構可以大不一樣。拿photo表來開刀，photo表可以長成這個樣子

[

  {_pid : "p00001", title : "travel1" , uid : "u00001" , 

   comment : [

          {_cid : "c00001" , text : "nice shot" , uid : "u00002" },

          {_cid : "c00002" , text : "XD" , uid : "u00001"}

          ]

   },

   {_pid : "p00002", title : "travel2" , uid : "u00001"}

]

        而這個時候，要達到相同的目的，就避免了跨表查詢，查詢速度較之前關係型數據庫快了許多。

        細心的人可能會發現，在NoSQL中，數據結構並不是normalized的，並且在一個欄位底下，會存在層次結構，這在SQL中是不可能出現的，因此，靈活性也是NoSQL的一大特色。

假設之前facebook用的是SQL，那麼某天用戶要求在照片旁邊顯示一個"贊"，這就需要在原始資料庫中加入"贊"這個字段，但這對於​​一個需要24小時連續運轉的網站來說，幾乎是不可能完成的，並且是十分危險的。而對於NoSQL來說，我們就可以比較輕鬆的實現這一要求。原始資料並不需要更改，當某張照片被"贊"的時候，再立刻補上這個字段。

        當然，我們可以很容易得看出NoSQL也存在很大的缺點。在上面這個例子中，photo表中存有comment記錄，而comment表中可能也存有這個記錄，如果某個用戶對其評論進行修改，那就要進行跨表操作，即photo表要改，comment表也​​要改。而對於SQL來說，只需要修改comment表，因此數據一致性上是NoSQL的硬傷。不過對於社交網站而言，絕大部分用戶涉及到的都是查詢操作，相對而言修改操作很少，這是其一。其二，當用戶修改其評論時，我們真的需要立刻修改comment表嗎？不需要，我們只需要先修改photo表中的comment資料，在用戶視角上看，他的評論確實已經改變，但此時comment表中的記錄不一定被更改，服務器可以根據自身狀況，在負載較低的時候，例如晚上，再去更改comment表，從​​而保證幾張表的數據是一致的。

        總的說來，SQL與NoSQL各有各的優缺點。但從未來雲端存儲，雲端運算來看，NoSQL更能適應其需求。

Video Forgery and Motion Editing

課程 : 論文研討(一)

日期 : 2012.09.21

時間 : 14:00 ~ 15:30

地點 : S104

撰寫者 : 資工研一_陳曦

講者 : 國立中央大學資訊工程學系   施國琛  教授

Video Forgery指的是利用替換，合成，或是創造新的視頻內容進行視頻偽造的技術。Video Forgery有如下幾種最基本的技術：Object Tracking 、Video Inpainting 、Motion Interpolation、Video Planning and Special Effect Production。本場講座主要講了前三種技術。

要實現Object Tracking可以借鑑 有關區域分割的技術，先利用mean shift filtering和region-merging algorithm來建立物件模板，然後在利用統計學上的方差平方和(sum of square difference)來估算出不同frame下物件的相似程度，然後不斷更新物件模板。

施教授還舉例說明了當中的算法。

但不同於靜態影像處理，在動態影像中，對每一個frame的處理結果都不可能完全相同，這就造成了不同frame之間的微小差異，即單獨觀察每一個frame，都發現不到被remove的對象，但是把他們連續播放形成動態影像時，畫面當中就會出現和之前被除去對象大小相近的鬼影"ghost shadow"。

除此之外，他還講到一個在Video Forgery中更為複雜的問題，即Motion Interpolation。即為了使慢放影像當中人物的動作連貫平緩，應對其進行插幀處理。即運用一定的算法，勾勒出人物的骨骼，預測出每塊骨骼的運動方向，從而計算出兩個frame之間的人物姿態。

雖然不甚了解其中複雜的演算法，但多多少少我還是吸收了一些關於影像處理的基本思想，文章結尾，附上一段我最近看過的很有趣的Video Forgery。