2013年5月3日 星期五

雲端計算安全的挑戰與機會


課程:論文研討()
日期:2013/05/03
時間:13:50 ~ 15:30
學生:資傳研二 葉怡婷
演講者:優弧資訊公司總經理 呂沐錡博士
心得報告:
        在目前雲端的議題上,討論最多的是安全議題,由於雲端上可能會放大量重要敏感性資料,再加上雲端存放資料的方式以及運作方式與傳統不同,不僅維護及管理的方式不同,也產生了新的攻擊模式,像是Corss-VMShared Technologies等,都是在雲端興起後,在學術界文章發表過的攻擊模式。有鑑於此,企業也提供了建議的雲端管理方式,以達到有效的雲端資料維護及管理,像是對每個使用者身分的管理,就因為open network而產生更大的困難和挑戰。
雖然雲端到目前為止一直是一個很夯的議題,政府、企業也積極的發展與推廣,希望能夠利用雲端的技術解決存放資料空間不足的問題,但如果安全問題沒有任到人的信任,就不容易被民眾接受,就無法普及使用。然而隱私問題和安全問題並不是新的問題,但卻是任何事情在受眾人接受時最重要的議題,也是最迫切需要被處理及關注的議題。

The role of the study of programming languages in the education of programmers

課程論文研討(二)
日期 : 2013/03/22
時間 : 13:50 ~ 15:30
學生 : 資傳研一 劉孝皇
演講者 : 政治大學 陳恭教授
心得:程式語言就其接近人類語言的程度,大致可分為低階語言 (Low-level Language) 與高階語言 (High-level Language) :
語言名稱呈現形式缺點優點
機器語言用0與1來編寫程式人們不易看懂,編寫程式不易,維護困難不用翻譯便能執行,執行速度最快
組合語言
( 低階語言 )
以助憶符號編寫程式
組合語言 → 組譯器 (Assembler) → 機器語言
編寫程式須瞭解電腦內部組件的特性及能力命令語法較機器語言易懂大都用來編寫系統軟體
高階語言接近人類的自然語言及數學表示法
高階語言 → 編譯器 (Compiler)
或直譯器 (Interpreter) → 機器語言
必須經編譯器或直譯器翻譯才能執行可不必知道硬體內部結構程式撰寫、除錯容易
早期在程式語言萬馬奔騰的時代,每一種程式語言通常有比較清楚的功能分際,例如 BASIC 適合初學者、 C 語言適合用來開發系統程式、 FORTRAN 為科學運算程式語言、 Pascal 為結構化程式語言…,不過隨著技術的演進,這些分際越來越模糊,演變至今,較先進的程式語言幾乎都有一個共同的特色,那就是「物件導向」,也就是說,物件導向已經成為程式語言的主流。
因為程式語言本身不可能無限制地擴增功能,若無限制地擴增功能會增加系統的負擔,也會增加使用者的困擾,但另一方面,對程式設計師來說,卻希望程式的功能能無限擴張,而物件導向程式語言的特色之一便是可以讓程式設計師以既有的物件為基礎,擴增物件的功能,藉此擴張程式語言的功能。
雖然物件導向程式語言比傳統程式語言難,但不同程式語言之間的互通性高 ( 特別是觀念上的互通 ) ,學過一種物件導向程式語言,想再學另一種物件導向程式語言,通常都很容易上手,因此對初學者來說,可以選擇任何一種物件導向程式語言作為學習的第一個程式語言,目前市場上接納度較高的物件導向程式語言有 C++ 、 C# 、 Java 、 VB7 …等。
所以我個人認為至少要先選擇一種程式語言當作母語,扎實的打好基礎後再進行其他程式語言的學習會較有效率。

2013年5月1日 星期三

Visual Saliency for Image Segmentation and Object Detection

課程:論文研討(二)
日期:2013/04/26
時間:13:50 ~ 15:30
學生:資傳研一 王健任
演講者:中央研究院  劉庭祿研究員

今天的演講者提到影像處理相關的題目, 雖然我並不是專長在這上面,但大致上還算聽得懂,這次的題目是關於影像自動分割,如何讓電腦判斷該分割的物體和分割的範圍需要下一點功夫,演講著的研究大致上已經趨近完整,也有一些DEMO可以讓我們更加了解他的研究。

2013年4月29日 星期一

Visual Saliency for Image Segmentation and Object Detection


課程: 論文研討()
日期 : 2013/04/26
時間 : 13:50 ~ 15:30
學生 : 資傳研二 溫千力
演講者 :中央研究院  劉庭祿研究員

心得報告

Graph cut可在有向圖或無向圖的把節點分割成兩群。最常在解決有向圖中,由源點(source)流向匯點(sink)的流量問題,例如:水管、網路或車流量。在近幾年影像被建立成圖學概念,使得影像可被建成無向圖,因此graph cut被用來解決電腦視覺、圖像處理以及機器學習的問題,其中的問題包括影像分割、影像分類以及影像合成。
最大流量問題:Graph cut所使用最大流量最小割定理把圖上的節點相關性高的分割在一起。相關性高的節點能夠互相流通,也就是水管殘留的容量高,反之,相關性低的節點互相流通的流量很低,也就是水管殘留的容量低。最小割就是把殘留的容量低的水管切割,以達到分割兩群,此兩群內的節點之間的相關性高。要找到殘留的容量最低的水管不容易,但找到最大流量時的狀況會為水管殘留的容量最小的時候,於是最大流量最小割定理便先找到最大流量時,切割殘留的容量最低的水管。
    利用眼球追蹤觀察使用者關注在哪些區域(Visual Saliency)以產生Saliency map,並且在影像上框出多個window計算是否存在Saliency object,最後利用Graph cut將影像前景與背景分割。此研究可利用多張影像可自動進行分割(fully unsupervised),將影像oversegment分成300~400superpixel (decompose image),使用Energy functiony再比較任兩張影像的前景是否相似,以此達到自動分割之目的。

2013年4月28日 星期日

智慧型視訊監控之研究現況與展望



課程論文研討()
日期 : 2013/03/01
時間 : 13:50 ~ 15:30
學生 : 資傳研二 陳怡安
演講者 : 輔仁大學 王元凱教授

心得報告:

監控系統的演進:
CCTV: 類比訊號的監控系統
DVS: 數位化訊號並支持網路傳輸、允許遠端控制之監控系統
3GSS: 兼具智慧化功能,可進行如影像強化,異常物件偵測與追蹤,人臉與物見辨識,行為分析與對比資料庫進行查詢與過濾

這些智慧化功能主要用於應對監控系統所面臨的不同挑戰,諸如,大量資料儲存問題,資料探勘,音天器或環境導致影像模糊,過按等問題,,,

王元凱教授的智慧型視訊監控之研究現況與展望居然隨便就能找到,有點利害呢

Exploring Visual Saliency for Image Segmentation and Object detection


課程:論文研討()
日期:2013/04/26
時間:13:50 ~ 15:30
學生:資傳研二 葉怡婷
演講者:中央研究院資訊所 劉庭祿研究員
心得報告:
此次的議題是探討有關視覺顯著影像切割和目標檢測,目前在影像處理系列的研究,物件的標示及追蹤仍舊是一大重點,若能夠準確的標出物件,對於後續的利用及判斷都具有極大的影響。
在正式進入演講的重點之前,劉博士介紹了一個目前在影像處理界常用的技術─Graph Cut,這是一種能夠輕鬆將前景及背景分開的方法。一般的圖都會有點,點和點之間有線(有向無向皆可),每條線可以賦予權重值,而Graph Cut的圖還會再賦予兩個點SSource)和TSink),圖上的每個點將會依照最小分割原理被分成兩組(ST)。也就是說:兩點之間的變化愈大=相似程度愈小=損失函數E(A) 愈小,也就能夠依照最小切割原理將此兩點之間的線切斷,如此一來,即可分出前景及背景。
一般來說,目前在擷取物件時遇到的困難點就是物件的邊緣無法連續或是區塊不完整,在我們自己的研究中,可利用膨脹收縮的方式將影像中的區塊成為一個完整的封閉區塊,而此次議題所使用的方式,是將影像偵測前十次重疊區域最高的地方聯合起來,成為一個較大的區塊。另外,我們的研究使用視覺追蹤系統來了解閱聽者關注的區域,然而此次議題卻是讓電腦自動判斷出閱聽者最有可能觀看的區域。此種方式是利用物體邊界Saliency較高做判斷,因此能夠結合目標檢測和影像切割,使得電腦能夠在沒有任何條件下進行多張圖像的前景(大部分人會看的地方)及背景切割。
依此方式能夠獲得大部分人觀看區域的資訊,但卻並無法使用在特殊的情況下(例如:自閉症閱讀情況、過動兒專注度問題),因此,Eye Tracking,仍有其得利之處。不過若能夠依此方式準確地將大部分閱聽者會看的地方判斷出來,就更能夠節省成本及校正問題。

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()
日期:2013/04/12
時間:13:50 ~ 15:30
學生:資傳研二 葉怡婷
演講者:陳鴻彬 顧問
心得報告:
今天討論的議題是最近幾年非常夯的「個資法」,尤其是針對網路發達之後個資法的議題做討論。但其實個資法並不是在最近才成立,早在民國84811日時就已經公布並施行「電腦處理個人資料保護法」,可是網路的快速發展,使得這些法令早已不敷使用,因此近年來陸續修法、調整,於民國101101日正日實施「個人資料保護法」,不再界定於電腦上之蒐集之資料,而是擴及所有型態的個人資料。至目前為止個資法仍被受注重,在此期間還一度因為過度重視個資法,而造成濫用的情形。所以每個人都應該了解個資法,才能夠在此法律條款的適度應用之下得到最好的服務(必要的資料蒐集與使用),更重要的是保護自身的安全。
個人資料保護立法的目的在於「避免人格權侵害,促進個人資料合理利用」,而其重點在於「保持個人資料的正確性,並且告知當事人所蒐集的特定目的,以及安全處理與使用方式與範圍,並做好適當的刪除與銷毀工作」。
而個資法又將資料分為三個種類:一般資料、特種資料、其他資料,如圖1。目前特種資料(個資法第六條)除特殊情況,否則不得蒐集、處理或利用。

個人資料的分類


另外,新版的個資法也將範圍擴大,包含以下各點:
1.      適用主體:公務機關與非公務機關 → 各行各業及個人
2.      保護客體:電腦或類似設備處理之個人資料 → 任何方式保存之資料
3.      增訂告知義務:直接或間接蒐集皆須告知,非由當事人提供之個人資料,必須在實施之一年內完成告知;另外,當事人有拒絕行銷之權利。
4.      加重罰則,民事賠償及刑事處罰皆提高(詳情可上網查閱)
5.      域外效力:公務機關及非公務機關,在中華民國領域外對中華民國人民個人資料蒐集、處理及利用者。
6.      擴及委外第三人:受人或各種機關蒐集個人資料者,此法亦適用。

演講的最後提到,若不幸發生個資遭到不法蒐集、處理或利用時的處理方式。在過去,只能親自舉證、自行進行訴訟,而新法則將此責任歸於被告機關,並且在當事人二十人以上可透過民間團體的力量(例如:財團法人、公益團體),提出損害賠償訴訟,但此部分的費用則需自行衡量。
因此,該如何做好個人資料的保護,有賴每個人自身對個人資料的意識,在每次關乎到自身資料填寫時,必須審慎的考慮、注意,但也不要因過度的看重而使資料蒐集不易,造成行事或服務上的阻礙。總而言之,個資法目的在於「避免人格權侵害,促進個人資料合理利用」,妥善的保護及使用個人資料,才不致後續無謂的傷害發生。