智慧型視訊監控的研究現況與展望

課程：論文研討(四)  
日期：2013/03/01
時間：13:50 ~ 15:30 
學生：資傳研二 吳尚鴻  
演講者：輔仁大學 王元凱教授

心得：
小時候大人們總是說，舉頭三尺有神明，要我們不要做壞事，其實神明都在你頭上看著你，長大的之後，知道其實頭上三尺是沒有神明的，但是或許有監視器正在監視著你的一舉一動。這是演講請到了有和警方有合作經驗的輔仁大學王元凱教授，王元凱教授指出，監視器的佈放數量和破案數是成正比的，可見監視器拍到的犯罪關鍵是能夠左右案情的相當關鍵的東西，但在早期的監視系統CCTV為類比訊號，且只能用錄影帶儲存，保存及管理相當不易。之後由於數位化和編碼技術的進步，第二代監控系統Time-lapse VCR也問世了。但雖然監控系統一直在進步，然而在監控的當下或是罪犯的比對多半是利用肉眼來完成。王教授也說明了人在監控系統的專注力多半只能維持15~20分鐘，但是監控系統極大部分的時間都是無狀況發生的情形。況且在人力的分佈上面也不是一個人專門負責一台監視器，甚至有的單位是一個人負責三百台監視器，這種情況下，當案件發生了不但無法當下解決破案，事後的比對工作也相當的不易。所以王教授提出利用圖形比對或是影像處理等等的技術讓監控系統智慧化，例如：利用影像處理把原本在較為灰暗且模糊的地方給顯示出來，或是利用影像處理來判斷監視器是否發生損壞且移位。讓事件發生時或是事件發生前監控系統能夠快速的掌握案發現場。

Games for Researches

課程: 論文研討(四)

日期 : 2013/02/22

時間 : 13:50 ~ 15:30

學生 : 資傳研二 吳尚鴻

演講者 : 東華大學　戴文凱教授

心得：
這次演講請到東華大學的戴教授，戴教授的研究領域和多媒體及遊戲設計有關，戴教授首先分享了利用電腦可以分析頻譜並抓出音樂的節奏點，讓音樂節奏類的遊戲在設計起來就可以較為輕鬆。緊接著分享了一些數位化的桌遊，戴教授以鬥地主為例，鬥地主是一個撲克牌類型的遊戲，要利用手邊的排型鬥贏地主，或是保全自己的遊戲，但在數位化之後，還可以跟電腦人工智慧進行遊戲，但戴教授也說了，如何調控人工智慧的聰明程度讓使用者感受到挑戰性且不失對於遊戲的信心，是一個重要且值得研究的重點。之後，戴教授分享了一個認識東華的遊戲，主要目的是要讓東華大學的新生，了解學校建築的地理位置，行政機關等等的遊戲，讓認識校園這檔事不在是紙本上的白紙黑字，反而變得活潑，且利用遊戲可以有效的加深印象。賽馬的這個大型賭博運動在香港十分風行，尤其是最後要挺進終點時候的緊張刺激感，更是讓有些賭客面帶笑容，然後讓有些賭客黯然失色，戴教授的遊戲團隊也將賽馬的這個運動給變成了遊戲，且這個遊戲在電玩展廣受好評。然後做遊戲的時候，總是擺脫不了要建立模型，戴教授提到，若以建築模型為例，以中國傳統牌仿或是涼亭等等的建置最難以建置，因為其相當特殊的建築外觀及曲折且龐大的面數，讓模型在建置起來相當困難，但戴教授團隊專研了相當大量的傳統建築資料，並把建築特色分類，把這些規則給彙整起來，並交由電腦進行建模，只要輸入一些參數，電腦即會把牌坊給涼亭給建置出來。

戴教授最後在總結的時候也提到，不管是遊戲或是其他事情，只要你不斷的玩或是研究，並且熟悉到不管是架構，或是一些原則或是潛規則，你就是一個專家。這個觀念我在FB上也有看過"簡單的事情重複做，會變成專家；重複的事情認真做，會變成行家。"我想指的就是戴教授想從這個演講中傳達給我們的也是最重要得訊息吧。

User Behavior Modeling and Prediction by Mining Multiple Information Sources in Mobile Social Network Space

課程：論文研討(三)
日期：2013/01/04
時間：13:50 ~ 15:30
學生：資傳研二 吳尚鴻
演講者：成功大學　曾新穆教授

心得報告:
今天的演講者和我們分享有關於資料探勘，資料探勘別名為資料採礦，資料探勘的意義就如別名的字面意思一樣，在許許多多的資料之中找到一些可用的資訊，其實就是資料探勘的主要精神。其實身邊很多例子跟資料探勘都有關係，例如到賣場的時候，可以發現生鮮肉品旁邊的架子大部分會擺調味料，這是由於經由統計，大部分買完肉品的人會買調味料，所以就擺在一起。

然而由於行動個人網路及智慧型手機的發展，所以個人社交網路越來越多人加入了，相當有名的例子當然就屬FB(Facebook)、twitter。有使用過FB的使用者，可以發現有許多推薦社團或是"你可能認識的人"，我想或許就是經過資料探勘過後統整出來的資訊善加利用後的功能。

當然曾教授也提到，不只在雲端資料庫的資料可以做資料探勘，在持有終端設備使用者其實也可以進行資料探勘，利用的則是手機的感測器，曾教授提出了簡單的例子，其實收集感測器的資料就可以判別出使用者的性別，且95%的正確率，原因是因為男性都把手機放在口袋，而女性大部分都把手機放在包包內，然後感測器偵測到的震動就會明顯的不同，這也是經過資料探勘後得到的資訊。然後透過這些資訊就可以做成模型，或是做些預測或是服務。

在我的研究過程中，有一種由定位延伸的服務，叫做適地性服務，就是統計使用者常去的地方，或是消費習慣，去提供使用者適合的服務。利用資料探勘其實可以找出一些東西，感覺好想收集而成的資料會說話一般。

海量資料：行動運算的最後一塊拼圖

課程: 論文研討(三)

日期 : 2012/12/28

時間 : 13:50 ~ 15:30

學生 : 資傳研二 吳尚鴻

演講者 : 國網中心 王耀聰

 

心得感想:

隨著科技的發展，以及網路的速度越來越快，資料的流動越來越頻繁了。由於網路型態的改變，使得雲端運算這個概念被提了出來，一些網路的龍頭，例如:Google，也極力的在推廣一些雲端的服務，想要拓展雲端的發展。而在雲端大量的資料存取以及計算下，也產生了一個新的專有名詞-海量資料。

 

由於資料量從以前的KB、MB、GB變成現在TB，甚至是ZB，資料是以前的數萬倍。這是因為雲端提供了每個使用者的存取，讓資料的流量積少成多形成海量資料，當然要處理這麼大量的資料，就是行動運之後要面臨的挑戰了。

 

當然海量資料要做資料的探勘是有些困難的，尤其資料量眾多，又要在短時間內找到特定資料的情況下，但只要能夠對海量資料做適當的分析，也可以從資料中找到些有趣的結果，例如:會使用系統的使用者的職業，年齡...等等，我認為在未來，能夠分析海量資料的人才是市場上不可或缺的。

Introduction to Distance Metric Learning

課程: 論文研討(三)
日期 : 2012/12/21
時間 : 13:50 ~ 15:30
學生 : 資傳研二 吳尚鴻
演講者 : 海洋大學資訊工程學系 張欽圳

心得感想:
這是演講請到海洋資工的張欽圳教授來和我們分享分類。

當在進行資料的分類的時候，我們常常把類型相近的東西分做一堆，例如在整理房間的時候，我們會把書都收好放到書櫃中。剪刀、膠水或是鉛筆、鋼筆等等的文具我們都會集合起來放在同一個抽屜或是筆袋裡面。衣服的話則是放到衣櫃之中，如果勤勞點的話還會分成春夏秋冬四個季節來放。這個例子透露出分類這件事情，無非就是把屬性相近的東西給集合在一起，例如書和書放在一起，文具類的放一起，衣物類的也放在衣櫃中。

 若把這些東西擺到平面圖來看的話，我們把類型相近的東西分做一堆，就可以發現說其實屬性月相同，彼此的距離就越近，如果屬性相異，當然距離也就遠了，所以若要判斷這兩個東西是不是同一個類別，只要觀察他們的"距離"夠不夠相近就可以得知了




然而張教授提到，分群或是分類最重要的無非是找到一條分可以清楚切割的分割線，但是若遇到物件重疊或是相似屬性下的分群的情況，則很難找到分割線，這個時候只要適當的調解權重之後則可以與之再次進行分類，當然張教授也提到，若要清楚區別各個分類，只要讓同個屬性的距離更加靠近，並且讓相異屬效的距離更加遠離，讓分群線可以清楚的把群或是類給區別出來，便是個好的分類。

資通信與雲端運算發展之探討

課程: 論文研討(三)
日期 : 2012/12/7
時間 : 13:50 ~ 15:30
學生 : 資傳研二  吳尚鴻
演講者 : 中華電信總公司客服處處長 簡志誠

心得感想:

雲端雲端，是時下對於資訊業來說相當熱門的一個詞，這次是由中華電線這個目前是台灣通訊業界的"龍頭"來宣傳並分享雲端的內容以及目前國內推動的成果。我認為雲端是一個集合，他集合了許許多多的服務，例如:雲端可以提供硬體讓使用者租用，讓使用者不必購買硬體設備及可利用雲端進行資料的處理及計算。除了租用外，雲端也提供相當大的儲存空間，讓使用者可以輕鬆的在雲端上上傳或是下載需要的資料，雲端之所以可以提供如此多元的服務更近年來網路速度急遽成長有關，由於網路頻寬增加，且行動網路發展的相當的成熟，走到哪裡都可以輕鬆的存取網路，於是將服務都集中在網路的雲端當然能夠在有利的情況下發展。

當然在配合時下非常普及的智慧型手機，可以做當相當多的應用，如獲得交通資訊，老人看護，接收政府發布即時命令或是繳納稅金等等，甚至可以結合教育、或是觀光發展等，可以說若是發展雲端可以帶動不少科技的發展，難怪政府及龍頭目前正在致力發展雲端運算阿。

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 吳尚鴻
演講者 : 義守大學  資訊工程學系 郭忠民 教授

心得報告:這次演講請到義守資工系的郭忠民郭教授，來和我們分享圖片的檢索及分類。一般來說若我們要執行資料的檢索及尋找，關鍵字往往是搜尋的關鍵，若是關鍵字下的好，電腦在搜尋時多半都會回覆使用者正確的資料。但是有時候電腦在判斷上還是會出錯的，例如當使用者想要找"章魚"的圖片時，返回的資料或許會參雜著"魚"類的圖片，甚至還會回傳熱呼呼的"章魚燒"照片。為了避免餘字彙階段判斷發生歧異導致回傳結果發生錯誤，可以利用"視覺字"來進行圖片的檢索及分類。

所謂的視覺字，並非文字，而是許許多多簡單不複雜的圖片，將這些稱為視覺字的圖片集合起來形成視覺字資料庫，利用資料庫跟需要檢索及分類的圖片進行比對。利用這些圖片的特性來代表物件，進一步的達到檢索與分類的目的。例如；向日葵視覺字多半是以咖啡色的圓型為中心，而周圍為亮黃色或是橘色等特色。利用物件的特性來當作篩選及分類的依據。利用視覺字的檢索及分類確實可以除去搜尋時對於文字的判斷錯誤。

然而比對的方式就是把要檢索的圖片進行分割然後再比對，然而在圖片被分割後，發現這些分割後的各個小圖片其實十分有趣，由於一張圖片中顏色變化量大的地方往往是主角，是主要物件所在之處，所以在分割之後可以把背景及物件分離，這樣我們在物件的判斷及分類上可以更為清楚，而且也可以由背景大略判斷物件可能為何。

雖然對於影像的檢索及分類沒有許多的研究 ，但是聽郭教授說了之後淺顯易懂，沒想到對於圖片的搜索可以利用圖片來當作"關鍵字"搜索，讓我大開眼界，受益良多。

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。
 

IoT Multimedia Platform and Advanced Applications

 課程: 論文研討(三)
日期 : 2012/10/05
時間 : 13:50 ~ 15:30
學生 : 資傳研二 吳尚鴻
演講者 : 陳俊良 教授

心得報告:

今天邀請陳俊良教授來跟我們分享物聯網，物聯網是一個網路的概念，由字面上可以得知，物聯網是一個由物體跟物體間的通訊所集合而成的網路。在未來，由於網路的進步，使用者已可以隨時隨地的存取網路資源，於是一個新概念就被提了出來，這個新概念是我們可以透過我們的設備，和我們週邊的物體連線，或是進行遠端的操作。簡單的來說，就讓機器跟機器之間有相互溝通的能力，這個概念，就是物網的主要精神，如圖一。

圖一　物聯網的架構

(參考http://mag.udn.com/mag/digital/storypage.jsp?f_ART_ID=244781)

目前在我們身邊已經有物聯網的應用，當我們在搭乘大眾交通工具的時候，大部分的人會使用悠遊卡付車資，或是在便利商店的時候會把悠遊卡當作電子錢包進行小額付費的購物行為，這是物聯網的一個應用－RFID(Radio-frequency identification)，RFID是一個短距離溝通的協定可以讓讀卡機對於卡片做讀取或是寫入的功能。

在未來的發展上，若要讓機器跟機器之前可以相互的連線溝通，勢必需要IP，但IP目前是使用IPv4，IPv4在現階段是不夠用的，所以若要推廣物聯網，會牽連到IP不足的問題，所以物聯網要發展絕對會跟新的IP協定，IPv6有關。再者，由於可以連線溝通和存取大量的網路資源，物聯網也可以和雲端運算做結合，讓雲端來整理或是處理相當大量的機器與機器間的溝通，或是來分析機器所回傳的資料。剛剛有提到由於我們的身邊都是機器，若物聯網順利的建構起來，一天的溝通資料量是相當大量的資料，在上禮拜的演講中，未來因為資料量的暴增，所以海量資料也是個未來要研究的議題，海量資料需要仰賴雲端計算去處理或是整理複雜的資料。所以一個物聯網的發展可以帶動許多其他技術方面的應用。

From Relational Databases to Distributed/Parallel Databases to cloud Databases

課程: 論文研討(三)

日期 : 2012/09/28
時間 : 13:50 ~ 15:30
學生 : 資傳研二 吳尚鴻
演講者 : 陳良弼 教授

心得報告:

說到資訊相關科系，說不碰到資料庫我想是不可能的，尤其是這個都是資料的時期，每個成功的網站或是系統，背後都有一個資料庫再幫他支撐著。但隨著我們在使用資訊的方式跟資訊的存取量，讓資料庫也不斷的在變化。從一開始的關聯式資料庫，變成後來的分散式／平行資料庫，而現在由於雲端的發展，所以還有個雲端的資料庫。

最早的資料庫是關聯式資料庫，是以許多資料表的方式呈現，資料表跟資料表之間的資料可以設其關聯，所以又稱他關聯式資料庫，由於網路日新月異，大家在存取資料庫的頻率越來越頻繁，所以就產生了分散式資料庫，讓資料可以異地備份，而且為了減低資料庫在一台電腦上面處理的負擔，平行資料庫也產生了。

資料庫的形式多半是以表格呈現，而且在涉及資料的同步狀況下，在寫入資料的時候還會對資料存取加上限制，這在越來越需要大量存取資料庫的時候增加電腦的負擔和處理的速度，而且資料庫的表格不容易擴增，這時候傳統式的資料庫就很難符合這個需求。

SQL(Structured Query Language)是傳統式資料庫所使用的結構化查詢語言，但在1998年的時候有人提出了NOSQL(Not Only SQL)，NOSQL捨棄了SQL的固定框架，並且可以自由的擴增和減少資料，雖然可以會有些許的錯誤，但是在應付大量存取資料庫的時候NOSQL卻有較好的效率，由於現在社群網站，例：Facebook，時時刻刻都會有使用者存取資料庫，如果使用SQL會有處理上的延遲。

NOSQL提供了簡單且無須框架的功能，SQL提供資料的安全且同步的功能，資料庫各有優點，就看使用者的需求，不過我們使用資料的方式可以讓資料庫有這樣的變化，不免讓我覺得資訊真的是一直在進步