Bag of Block-Based Visual Words for Image Retrieving and Classification

課程: 論文研討(三)

日期 : 2012/11/16

時間 : 13:50 ~ 15:30

學生 : 資傳研二 溫千力

演講者 : 義守資工系 郭忠民 教授

心得報告：

    當尋找特定圖片時，若是以文字進行搜尋並無法得到想要的圖片，因此研究方向以圖片搜尋圖片，所搜尋到的圖片能接近於使用者想要的結果。要以圖片搜尋圖片，必須先分析圖片的紋理特性，將紋理特性視為visual word，如同將圖片視為文件，以關鍵字進行搜尋感興趣的文件一樣，而visual word該如何表達以及採用的數量多寡界是需要思考的問題。

SIFT可用來偵測與描述影像中的局部性特徵，它在空間尺度中尋找極值點，並提取出其位置、尺度、旋轉不變數，局部影像特徵的描述與偵測可以幫助辨識物體，對於光線、雜訊、些微視角改變的容忍度也相當高。基於這些特性，它們是高度顯著而且相對容易擷取，在母數龐大的特徵資料庫中，很容易辨識物體而且鮮有誤認。但會因為背景而導致偵測錯誤，因此研究不採用SIFT。

研究以4×4區塊分割的方式來擷取影像內容具代表性的特徵，與SIFT相比較簡單容易且有效，並加入巨觀與微觀的概念，建立出巨觀視覺字典與微觀視覺字典，巨觀微觀字典以不同比例進行搜索時，可找到不同類型的照片，以相似性、差異性histogram(並非灰階值而是visual word)進行比對。利用影像檢索來驗證訓練視覺字典，觀察其特徵描述子是否能正確的描述出影像，以ARR與ANMRR的實驗結果顯示此研究所訓練的視覺字典具有描述能力，也進一步將視覺字典應用在影像分類上。

就數據而言，系統在進行搜尋時能得到很好的結果，但是在自己蒐集的圖片資料庫中進行搜索，若是資料庫擴大，增加影像內容更複雜的照片，不曉得是否有一樣的成效。

Bag of Block-Based Visual Words for Image Retrieving and Classification

課程: 論文研討(三)
日期 : 2012/11/16
時間 : 13:50 ~ 15:30
學生 : 資傳研二 陳冠宏
演講者 : 義守資工系 郭忠民 教授

心得報告：

        郭教授提到一個日常生活中常碰到的問題，在我們找圖片的時候，我們都是使用關鍵字來查詢，雖然出來的結果都是跟關鍵字有關，但出來的結果往往跟我們想的差異甚遠，於是他提出了一個解決的方法，利用圖片來當作關鍵字的查詢，比如說我們想找某些類的恐龍，就可以直接用圖片找相似的圖片。

Bag of Block-Based Visual words for Image Retrieving and Classification

課程：論文研討(三)

日期：2012/11/16

時間：13:50 ~ 15:30

學生：資傳研二 葉怡婷

演講者：義守大學 資工系 郭忠民教授

心得：

目前的搜尋都是利用影像本身的特徵做檢索，例如紋理、顏色、形狀。而檢索完之後會再做分類的動作，但目前尚未有好的分類方式，因此，找到的資料往往都不符合使用者的需求。因此，目前希望能夠發展文字的檢索：利用文字描述畫面感受。

常常，人類對於同一張的影像會有類似的感受，因此，對於同一張圖片常常會出現相同的文字敘述，所以，若能夠用這種「文字」的方式做檢索的動作，或許能夠提高查詢成功率。

Bag of  “Word”　提出的方式是，而”Word”指的就是圖片。利用簡單的圖片分塊狀來做比對。然而雖然是利用簡單的分割，但比對方面就顯得簡單許多，所以效果和效率上也會比較優。

而類別的分類比檢索困難，由於特徵的選擇會決定分類項目，因此，在觀察之後，決定利用巨觀和圍觀的方式描述建立字典。巨觀的定義為：大部分，不太會變動的場景或物品。然而，比對之後發現，圍觀的字典裡面包含大部分的巨觀字典，再加上利用word的方式比對，word與word之間並不會有太大的相似性，因此可以透過histogram（直方圖）的方式比對。

實際做過實驗之後發現，他們提出的方法在檢出率（ARR）以及檢出序（ANMRR）都有比傳統的效果好，而且實際分類出來的解果，錯誤率也降低了。

        複雜的問題都是由簡單的問題延伸而來的，因此，通常能夠利用簡單的方式解決，只是一般時候我們都已經陷入在複雜的思考裡。也許，回歸簡單思考會是一個不錯的方式。

Bag of block - Based visual words for Image retrieving and classification

課程: 論文研討(三)
日期 : 2012/11/16
時間 : 13:50 ~ 15:10
學生 : 資傳研二 陳怡安
演講者 : 郭忠民 教授


媒體與影像存在許多問題，諸如分析技術，檢索技術等
其中影像檢索技術，最傳統的方法-以文字檢索效率不彰
因此發展出以圖找圖，圖像資料分類檢索等技術

SIFT:
一個影像特徵擷取技術，其特性可以取得影像前景物件
不過存在諸如，特徵過多，資料量龐大，無法敘述背景(無法敘述全圖)等問題


特別做法：
Based visual words for Image retrieving and classification
搜尋影像特徵，這些特徵取樣後將對類似的特徵進行濃縮並量化，搭配分格取樣取得據有代表性的特徵文字，這些特徵將作為影像視覺特徵文字，經由訓練並取得特徵文字(visual words)所組成的視覺文字字典

字典根據特徵的變化分類為微觀與巨觀兩種，透過這個視覺字典來描述影像，藉此來敘述與比對未知的影像，透過這種方式可以進行影像搜尋獲是相關應用


心得：
嗯，義守大學很大很漂亮

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課程：論文研討(一)
日期：2012/10/26
時間：13:50 ~ 15:10
學生：資傳研一 簡綺葳
演講者：吳雲鼎

心得感想：

很多時後，許多用戶都會懷疑家裡所申請的50M光纖並沒有業者所說的快速，因此，中華電信的工程師來打破這個迷思，並且讓大家知道，真正的寬頻速度以及如何檢測自家的網路寬頻速率。

首先，中華電信並沒有辦法提供50M的寬頻給單一用戶，所謂的寬頻影響的因素，可能包含：下載的位置伺服器、使用者電腦狀態、用戶家中幾個人上網、網站業者所租用的空間流量等等。

有線寬頻固網的業者所能保障的速度品質：Node-to-Node，可能造成拖慢寬頻的主要要點：
1.未開啟高效能TCP，RFC1323
2.作業系統內建PPPoE效能不足
3.透過無線AP上網
4.同時多部電腦上網
5.筆電未接電源(省電模式)
6.如果用戶有申請MOD，MOD與網路是共用頻寬的

聽了這次的分享，讓大家更了解自己所使用的網路狀況，也避免造成用戶的反感。

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課程: 論文研討(一)
日期 : 2012/10/26
時間 : 13:50 ~ 15:10
學生 : 資傳研一 林智偉
演講者 : 中華電信數據通信分公司網際網路處 吳雲鼎

心得:
在這次演講中主要是說明50M客戶測速不足的原因分析，在客戶端主要的八大原因有:

1.未開啟高效能TCP(RFC1323):目前個人電腦主流作業系統WINDOWS XP，預設並未啟動高效能TCP傳輸協定，以致高速寬頻(如50M，100M)的連線效能無法充分發揮

2. 作業系統內建PPPoE效能不足:部分windows作業系統內建PPPoE效能不足，影響測速結果。

3. 透過無線AP連線上網:IEEE802.11n以上規格設備才能支援50M，但無線網路易受空間阻隔，頻段重疊等干擾影響。仍可能測速不足

4. 同時多部電腦上網:多人共用網路或是進行檔案傳輸(含上、下載檔案)。會影響網路傳輸速度。

5.等記型電腦未接上電源:等電未接上電源，可能使電腦進入低耗能模式，造成效能降低，連帶影響網路傳輸速度

6.防毒軟體掃瞄網路流量:部分防毒軟體會即時掃描網路傳輸的資料，可能造成網路傳輸速度降底

7. 舊款IP分享器、交換器、集線器處理效能不足:舊款IP分享器、交換器、集線器等網路設備處理效能較差，可能影響網路傳輸速度及穩定度

8.MOD:如租用50Mbps(含以上)上網服務並同時觀賞MOD時，MOD會與上網共享頻寬

以下是中華電信稱下載DVD僅12分鐘遭罰500萬新聞



光世代網路服務係指在本公司機房或利用光纖迴路連接至光化交接箱、社區、大樓、家庭等，利用各式光網路設備，搭配乙太網路(Ethernet)或VDSL等技術，作為固網IP網路之接取電路，透過彙集網路提供用戶連接網際網路或可管理式IP服務等寬頻傳輸服務之業務。

光世代網路之各速率係指最高可提供之線路速率(line rate)，客戶實際上網傳輸資料速率(Data rate)會因上網終端設備之軟硬體、距離、客戶所在位置之環境及到訪網站之連外頻寬、同時使用加值服務（如：MOD、OTT…）等因素之影響，有時會發生上網速率下降的現象，因此於提供上網服務時依國際標準網路品質分類歸屬為Best Effort模式。

寬頻裝機實測線路速率(Line rate )及HiNet上網資料速率(Data rate )  測試期間：101年09月

  

光世代上網速率bps (下載/上傳)	線路速率(Line rate )bps(下載/上傳) 80%客戶實測值	資料速率(Data rate )bps(下載/上傳) 80%客戶實測值
4M/1M	4.264~4.288M  / 1.080~1.088M	3.721~4.032M  /0.805~1.006M
12M/4M	12.784~12.800M  / 4.272~4.288M	11.475~12.197M  / 3.583~4.004M
20M/5M	21.567~21.568M  /  5.368~5.376M	19.311~20.443M  / 4.459~5.036M
50M/10M	54.344~54.400M  /  10.600~10.688M	45.104~51.088M  / 9.002~10.048M
50M/20M	54.256~54.400M  / 21.472~21.568M	46.419~51.217M / 18.332~20.274M
100M/20M	99.912~100.013M / 20.992~21.568M	85.736~93.991M / 19.141~20.241M
100M/40M	99.912~100.015M / 42.448~42.494M	82.745~93.839M / 34.548~39.904M
100M/100M	100.000~100.000M / 100.000~100.000M	88.905~94.202M / 89.744~95.223M

說明：
(一) 統計資料來源、測試設備與環境：
    1.線路速率(Line rate)實測值，係指公告月份前一個月各速率寬頻裝機及異動(不含拆機)等需至客戶處施工案件，施工
       人員 於客戶處以測試設備(筆記型電腦)啟動測通報竣系統，測試機房端與客戶端傳輸設備間線路速率，並經客戶簽認
       之實測值。
    2.資料速率(Data rate )實測值，係指公告月份前一個月HiNet各速率寬頻裝機及異動 (不含拆機)等需至客戶處施工案件
      ，施工人員於客戶處以測試設備(筆記型電腦)連上HiNet 測速網站作資料速率測試所得速率，並經客戶簽認之實測值。   
(二)「80%客戶實測值」，係採第10分位值與第90分位值所涵蓋80%範圍之客戶實測值。
(三)本公司寬頻裝機實測速率公告方式，如因主管機關指導及配合相關資訊揭露等，得變更之；線路速率(Line rate)、資料
      速率(Data rate ) 測試範圍如附圖。

PPT報告-Centralized Botnet Detection by Traffic Aggregation

課程: 論文研討(一)
日期 : 2012/11/9
時間 : 13:50 ~ 15:40
學生 : 資傳研一 林智偉
演講者 : 林智偉

Centralized botnet detection by traffic aggregation from aiotsuka72

寬頻真相大公開

課程: 論文研討(三)
日期 :  2012/10/26
時間 : 13:50 ~ 15:10
學生 : 資傳研二 楊鈞浩
演講者 :吳雲鼎

 

 中華電信提供了很多的服務，包括頻寬連線、電信等等，但是在價錢與實質的價值比較，是有點耐人尋味，因為很少人去比較這些問題，也沒有一定的標準，不過就台灣目前的情況跟其他已開發國家比，好像在月租費上有點貴，在速度上也稍顯有點不足，這時候能拿來考慮為什麼會出現這些問題的原因有幾種 ，如有多少人去分享這些頻寬，是否能開啟高效能的TCP，或者是因為個人電腦上的防毒軟體運作而使速度變慢等等，如果能找出癥結點，相信對於台灣或個人的環境上就可以改善不少!!!!

PTT-Analysis on maliciousness for mobile applications

課程 : 論文研討（一）
日期 : 2012/11/9
時間 : 13:50 ~ 15:40
學生 : 資傳研一 簡綺葳
演講者 : 簡綺葳

寬頻真相大公開

課程: 論文研討(三)
日期 :  2012/10/26
時間 : 13:50 ~ 15:10
學生 : 資傳研二 吳尚鴻
演講者 :吳雲鼎

 

心得報告：
　　這次請到中華電信數據通信分公司網際網路處－吳雲鼎先生來跟我們分享，寬頻真相大公開，吳先生首先先提到了，為什麼申請了５０Ｍ的網路，但是實際速度不到５０Ｍ，甚至有時連一半都不到的問題？之前中華電信打的５０Ｍ廣告就被指控廣告不實，其實是因為中華電信沒有提到，要到達５０Ｍ其實還需要考量到上網環境的因素，包括：

１、是否使用無線網路上網？　無線網路的上網速度相對有線網路慢
２、是否多人同時上網分享頻寬？
３、是否開啟高效能ＴＣＰ？　中華電信宣稱作業系統的此功能會影像上網速度
４、防毒軟體是否限制或是因掃描而降低了網路流量
５、作業系統的PPPoE效能

 

 …等等

 

面對了大眾的質疑，中華電信也拍了相關的廣告提供會影響網路速度的因素，自家也寫了測速器去提供網路速度的檢測。至於我們前陣子看到媒體報導一些“權益受到損害”的民眾，我想對一般的網路知識不足，且中華電信廣告之中也沒提到會讓網速受到影響的種種因素，民眾才會認為自身權益受損，我想這就是寬頻的“真相”。

自動光學檢測技術與職場經驗分享

課程：論文研討(三)

日期：2012/10/19

時間：13:50 ~ 15:30

學生：資傳研二 吳尚鴻

演講者：詹方興 處長

心得報告:
　　這次請到宏瀨科技研發處詹方興處長來和我分享自動光學檢測技術還有職場經驗分享，首先他提到了是自動光學檢測技術AOI(Automated Optical Inspection) ，以往在面板上的檢測都是人工的，但目前ＬＥＤ螢幕或是其他液晶面板產量相當的大，若以人工的方式來檢測可以說是負荷不來的。目前的攝影機在影像的解析度相當好，所以就以機器來代替人工檢測，在檢測面板上面打光，再利用影像辨識技術，就可以檢測出面板上的瑕疵。利用機器檢測可以大幅的提高檢測的準確程度，並且縮短檢測的時間。

　　之後詹處長還分享了職場經驗分享，他說明了必須對該項工作充滿熱情、擁有該領域相關的天賦才能，並且要具備相當的道德標準，你才可以在工作中享受。