題目：影像辨識系統研發---以人臉與車牌影像為例(The Study on Face and License Plate Recognition Systems)
主講人：韓欽銓教授(聯合大學資工系教授兼研發長)
時間：102年11月6日(星期三13:30-15:30)
地點：三峽校區文學院文1F11教室
摘要：影像辨識系統開發大致可分為兩大部分：(1) 物件偵測與(2) 物件辨識。其中物件偵測部分必須克服兩大問題：偵測器可即時偵測物件與偵測器訓練時間要短，本次演講中，我們提出一個兩階段的物件偵測架構，針對偵測與訓練流程分別提出改善方案。而影像物件則具有高維度、易受光線影像、多表情、多角度、部分遮蔽與小樣本等問題，因此設計高辨識率的分類器，一一解決這些問題，整個物件辨識流程則包括了四個步驟：(1) 影像切割，(2) 影像表示法，(3) 特徵擷取與(4) 分類器設計。其中，針對特徵擷取，我們發展一個「最近特徵空間嵌入轉換」技術，此一技術主要是從兩方面改善辨識效果，第一：將轉換空間的數學模型以Laplacian Matrix的型式呈現，保留原空間中的拓樸資訊，亦即保留相似樣本的群聚關係以利於辨識效果提升。第二：將Nearest Feature Line(NFL)分類器的概念融入於Laplacian Matrix中，使其成為特徵空間轉換的一部分，不僅具有NFL分類器的能力，還保有快速比對的能力。因此我們也設計各項實驗驗證此一方法可獲得較好的辨識率。 |
刊登日期：2013-11-05