Visual Saliency for Image Segmentation and Object Detection

課程: 論文研討(四)

日期 : 2013/04/26

時間 : 13:50 ~ 15:30

學生 : 資傳研二 蕭維廷

演講者 :中央研究院  劉庭祿研究員

我們可以使用眼球追蹤技術，來了解人們在瀏覽物件時，對哪一部分區塊較有興趣。但要如何將區塊物件過濾出來呢??

Graph cuts是一種十分有用和流行的能量優化算法，在計算機視覺領域普遍應用於前背景分割（Image segmentation）、立體視覺（stereo vision）、摳圖（Image matting）等。Graph Cuts理論最早是出現在流網絡優化領域的，比如說水管網絡，通信傳輸網絡，城市車流網絡等。此時的Graph Cuts算法是用來確定網絡流的最小分割，即尋找一個容量最小的邊的集合，去掉這個集合中的所有邊就可以阻擋這個網絡了。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，於是graph cut被用來解決電腦視覺、圖像處理以及機器學習(Machine Learning)的問題，其中的問題包括影像分割、影像分類以及影像合成。

因此我們可以使用Graph cuts，一種常用的電腦視覺技術來將物件和背景作切割，過濾出物件，供後續使用之視覺著重點的分析研究。

雲端運算安全的挑戰與機會

課程: 論文研討(四)

日期 : 2013/05/03

時間 : 13:50 ~ 15:30

學生 : 資傳研二 蕭維廷

演講者 : 優弧資訊公司總經理　呂沐錡博士

雲端運算技術（Cloud Computing）最早是由亞馬遜Amazon所提出的一種軟體技術，因應網路購物平台而生的雲端運算。之後Google、Microsoft也跟進，而這個技術，其實早就已經存在我們的生活中，而且應用持續擴大，成為生活中不可或缺的一部分。

雲端運算可直接幫企業節省成本、提升效率。對於中小企業的影響更為巨大。然而在此同時，業界也一直存有對雲端不同的正反意見，究竟雲端對台灣產業發展是好還是壞，這主要還是看企業本身是什麼體質。

而雲端未來會遇到的挑戰與機會如下：

1.軟體授權費問題

2.安全性與機密性問題

3.供應商服務轉移彈性小

 4.資料存取速度的穩定性

「雲端運算」雖非全新技術，卻重新塑造資訊產業價值鏈樣貌，開啟了以軟體及服務為主的競爭時代。雲端運算這一波發展趨勢與變革，對產業與國家產生重大衝擊，資訊軟硬體產業亟待朝高附加價值的軟體及服務轉型升級；政府與企業（服務業與傳統產業）也須從雲端運算應用，提昇經營效率。雲端運算是未來十年資訊應用的新主流，各國政府都爭相投入雲端運算政策規劃，值此發展初期，無論對台灣產業的影響是正向抑或負向，顯然台灣絕不能置身趨勢及潮流之外。

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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 蕭維廷

演講者 : 東華大學　戴文凱教授

遊戲製作的人員分為程式、企劃、以及美術。遊戲完成後開始營運，還需要行銷企劃、及客服..等等。　　

一款遊戲的產生，離不開各個部門之間的緊密合作，通常的生產流程是level design（關卡設計）在Concept（概念設定）和劇情的指導下，搭出每個關卡的walkthrough（遊戲攻略）路線等等，再由level artist（關卡設計師）進行細化，

level artist（關卡設計師）不僅需要與concept artist（概念設計師）進行溝通，及在藝術導演的指導下進行每個關卡的細化及大環境的控制，還要與level design（關卡設計）交流關卡部分細節性的gameplay（遊戲玩法）及collision（碰撞）的修正等等，更重要的是每關內存的分配。

通常來說，遊戲的設計，生產有以下的個過程；

1.Conception（概念設定）->

2.Pre-production（前期製作）->

3.Prodution Conception；制定的因素包括：Mandate（委任指令）->

4.conception workshop（概念研討）->

5.work order（製作規程）->

6.Design（設計），制定了這個大的框架之下再進行Pre-production（前期製作>

7.Prototype Review（原型）->

8.Fpp(first playable published)（試玩版），通常情況下，FPP的通過就是代表了正式生產開始的訊號，Production（生產）的流程就是Alpha測試->Beta測試->

9.Pre-center&Age rating（年齡評級）->

10Master（預發佈）->

11.Gold Master&Release（正式版發佈）。

因此製作遊戲是非常耗時，且耗費金錢的。唯有每個部門能達到良好的團隊合作，和平衡，彼此密集的配合，一款優秀的遊戲才得以產生。

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(四)

日期 : 2013/04/12

時間 : 13:50 ~ 15:30

學生 : 資傳研二 蕭維廷

演講者 :陳鴻彬 顧問

隨著個人資料保護法的實施，個資保護已成為政府與企業不得不進行的重要工作之一，而個人資料保護的資訊安全管理議題已成為眾所矚目之焦點

從隱私的角度來看，目前與個人資料有關的隱私類別，可以區分為以下四類。

資訊隱私：包括了醫療資訊、金融資訊、網路使用與社交活動記錄等，主要關注於需建立規則來妥善地管理和個人資料有關的蒐集與處理行為。 

身體隱私：與身體有關的隱私包括了所進行的身體檢查、藥物測試、基因測試，也包含了和個人有關的血統、墮胎、收養等資訊，它主要專注在與個人身體有關的各項行為。

通訊隱私：要求保護與個人通訊有關的意圖和內容，包括了傳統信件、電子郵件、電話溝通及其他可用來實現通訊行為的軟硬體設備，像是現今流行的即時通訊App等。 

領域隱私：它是和個人環境有關，這些區域包括了個人住宅、工作場所和公共區域等，主張可以用來侵擾他人領域的能力，都應受到適當的限制，例如架設可監控錄影的攝影機、要求出入需要檢查身份證件，以及其他類似的做法等。

而個人資料保護與資訊安全管理在實作上宜增加如後之控制措施：

1. 分享資訊之分級標示：宜將分享資訊區分成「僅限當事人」、「僅限特定對象」、「僅限分享資訊社群」、「公開」等層級並明顯標。

2. 敏感性資訊之過濾：一分資訊提供不同層級之分享資訊時，宜將敏感性資料(例：犯罪剖繪之具體事實等)刪減或另行表述。

3. 設置被拒絕分享資訊之申訴窗口(Information Disclaimer)：宜提供當事人無法獲取資訊之特殊要求的傾聽、瞭解並澄清疑點與困難所在之管道。

在資安的領域之中，若是談到資料的保護，實施起來並不是一件十分困難的事，只要組織的管理階層願意提供支持，同時參考資安相關的標準來建立管理制度，並且採取適當的技術控制措施，在資安方面，即可達到一定程度的防護要求，也能大幅降低因發生資安事件而對營運造成衝擊的風險。

不過，只要在保護的資料之中牽涉到個人資料，並且含括了隱私維護的要求，單靠技術層面的控管，恐怕就不足以因應法律層面的要求。因此，如果要落實個人隱私維護，就需要補充更多對法令的認識，以及對於個人隱私的認知與尊重，這和單純的資安防護比較起來，有著相當不同的思維與因應作法，也是一項更加多元的挑戰。

醫療影像處理在診斷/預後之應用

課程: 論文研討(四)

日期 : 2013/03/29

時間 : 13:50 ~ 15:30

學生 : 資傳研二 蕭維廷

演講者 : 嘉義大學　柯建全教授

一般醫學影像處理技術，通常都包含了幾個幾個標準程序：

1.像前處理

在醫學影像分析中，影像前處理的目得主要是影像的強化，使影像的各種特徵更清晰，以利醫療人員辨識或者交由電腦來分析，提高可讀性。
2.影像分割

在醫學影像分析中，影像分割的目的在於凸顯出影像中我們所需要的資訊，可能是某種器官、腫瘤或病變組織的呈現，以便進一步建成三維立體影像。3.影像對位
3.影像特徵擮取

可從目標區域的灰階值計算出灰階直方圖、灰階平均值、區域內的能量、灰階對比度和區域中最亮點和最暗點的差量等特徵。
4.三維影像建構.影像分類和辨識等

近年來醫學影像在整個醫療診斷過程中佔有越來越重要的地位，而一張好的醫學影像分析，能夠幫助醫師從影像中獲得足夠的資訊來了解病情並制訂醫療方法，因此獲得更方便有效之診療成果。

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

課程: 論文研討(四)

日期 : 2013/03/22

時間 : 13:50 ~ 15:30

學生 : 資傳研二 蕭維廷

演講者 : 政治大學　陳恭教授

寫程式要養成良好的寫作習慣，這樣寫出來的程式碼才劇友可用，可讀和效率性。一個好的程式碼，可以讓錯的程式看得出錯。

例來說在C語言裡:

char* dest, src;

這是合語法的程式碼; 這可能符合你的編程規範, 甚至可能是故意這樣寫的, 不過如果你寫C的經驗夠, 就會注意這種寫法把dest宣告成字元 指標卻把src宣告成字元而已, 這可能是你的意思, 不過也可能不是. 反正這段程式看起來有點不對勁.

Joel Spolsky (設立在紐約的一家小型軟體公司) 的創立者.畢業於耶魯大學 (Yale University) ,並曾經在微軟, Viacom 和 Juno 擔任程式人員與管理工作.提出了一些實際的例子：

if (i != 0)
    foo(i);

這段程式是百分之百正確的;它符合大多數的編程規範也完全沒有錯誤, 不過你可能會質疑if敘述所接的單敘述主體並未用大括號包起來, 因為你腦子裡想到有人可能會插入另一行程式碼

if (i != 0)
    bar(i);
    foo(i);

...又忘記加上大括號, 結果讓foo(i)變成永遠會執行! 所以當你看到沒有用大括弧包起來的程式碼區段時, 可能就會感覺到一絲絲讓你不舒服的氣味.

他也提到三種程式師的成就層級:

1. 不知道乾淨和髒有什麼分別.

2. 對乾淨有粗淺的認知, 主要以是否符合編程規範為準.

3. 開始能嗅出藏在表面下不對勁的蛛絲馬跡.會察覺這是問題並且找出來修正.

4. 有計劃地架構程式碼, 藉助能察覺問題的靈眼讓程式碼更正確.

唯有讓自己達到第4層級，才是真正的藝術: 仔細地設計讓錯誤顯而易見的編程規範, 藉此製作出穩固的程式。

智慧型視訊監控之研究現況與展望

課程: 論文研討(四)

日期 : 2013/03/01

時間 : 13:50 ~ 15:30

學生 : 資傳研二 蕭維廷

演講者 : 輔仁大學　王元凱教授

自911事件爆發，視訊監控市場的商機便成為各方矚目的焦點，且在數位化、網路化的推波助瀾下，大規模視訊保全系統的布建案例已比比皆是。

傳統視訊監控系統需在控制中心配置大量監控人力，以緊盯螢幕的方式進行視訊監控。近來在攝影機佈建數目大幅增加的情況下，此種系統也暴露出人力成本高漲的缺點，使得該系統已逐漸無法符合目前現況所需。而智慧型監控軟體系統正好能夠大幅降低人力並避免人為疏失，近來已有逐漸取代傳統系統的趨勢。許多大廠甚至將智慧型視訊監控視為繼數位化、網路化後安全監控產業的第三波革命，而紛紛展開佈局。有關於監控系統之發展，如圖所示。

雖然智慧型視訊監控的發展前景廣受各方期待，也吸引不少業者投入研發，但此一技術的成熟度仍有待提升。由於影像分析技術目前仍無法做到100%準確，因此視訊監控設備業者現階段還少會把智慧型功能當作產品的主要賣點，而是以附加功能的方式來行銷，藉此規避智慧型視訊監控系統功能失靈時所可能衍生的賠償責任。  

此外，近年來國內投入安全監控系統的廠商以傳統保全業、系統整合廠及資訊業者為主力。為了快速搶得市場先機，許多廠商將軟體及硬體外包給代工廠，因此常常發生軟硬體搭配不順的情況。這些都是智慧型視訊監控在未來發展上需要持續改進的地方。

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 蕭維廷

演講者 : 國網中心 王耀聰

我們每天建立 2.5 百萬兆位元組的資料 — 數量之多，光是過去兩年所建立的資料就佔當今世界總量的 90%。 這些資料來源廣泛， 像是用於蒐集氣候資訊的感應器、社交媒體網站的貼文、數位圖片與影像、採購交易記錄以及行動電話 GPS 訊號等，不一而足， 這類的資料就是 海量資料。

海量資料含括三種層面： 巨量、即時性及多樣性。 
巨量 – 海量資料的特色就在於： 龐大。 企業資料包羅萬端，很容易便達到數兆位元組，甚至千兆位元組之譜。 
即時性 – 海量資料通常具有時效性，一旦串流至企業便須立即使用，方能發揮其最大價值。 
多樣性 – 海量資料的範疇不僅止於結構化資料，還包含各類非結構化的資料： 諸如文字、音訊、視訊、點擊串流 (click stream)、日誌檔等等。

未來物聯網會產生海量資料，並儲存於雲端的資料中心，透過分析技術來提供行動服務。因此海量資料不只是一項挑戰， 更是絕佳的機會，使企業運作更加靈敏並為過往所無法企及的問題提供解答。

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 : 資傳研三 蕭維廷
演講者 : 中華電信總公司客服處處長 簡志誠

對於雲端運算的市場預估：

Gartner

• 預估雲端運算市場規模於2014年達1,500億美元

• Fortune1000企業將有80%的企業於2012年採用雲端運算

• 日本以外的亞洲地區雲端運算市場規模，在2014年之前，將以每年成長40%的幅度擴張

IDC 

• 大陸市場以企業私有雲和政府採購為市場主力

• 預估2011年全球雲端運算服務市場規模可達407億美元

Forrester

• 預估2011年全球雲端運算服務市場規模可達407億美元，其中255億美元屬於公有雲市場

• 2020年全球雲端運算服務市場規模將達2410億美元

美國聯邦政府
 • 2011年投入25%的IT預算，約200億美元發展雲端運算

賽迪網

• 未來3年，中國雲計算市場規模將從2009年的92.23億元增長到2012年的606.78億元，年複合增長率達87.4%

計世資訊

• 2010年，中國雲計算市場規模達到559.3億元人民幣，同比增長 比增長29.3%；預計2011年-2015年，雲計算市場年複合增長率達到50%以上

可以看出，雲端運算非常有前景，而中華電信自己也籌建雲端運算四中心，包含：

雲端服務營運中心
雲端運算測試中心
雲端服務創作平台
雲端服務體驗中心
雲端服務創作平台
中華雲市集

對於未來的期望則是：

提供雲端運算服務：開發新服務、創造雲端服務市場；
提供提供雲端解決方案：開拓政府雲端、企業公私雲端 公私雲端、海外外市場

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 : 資傳研二蕭維廷
演講者 : 義守資工系 郭忠民 教授

對使用者而言，以圖片搜尋圖片往往較易於找到想要搜尋的圖片資料。目前也有許多相關的系統及網站。用圖像來進行搜尋時，必須先利用相關演算法來將圖像進行特徵化。而SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)就是一種電腦視覺的演算法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。若找兩影像的關鍵點特徵來比對，可發現越相似的影像，關鍵點特徵符合數越多，藉此來判斷兩影像的相似度。

SIFT的作用在：局部影像特徵的描述與偵測可以幫助辨識物體，SIFT 特徵是基於物體上的一些局部外觀的興趣點而與影像的大小和旋轉無關。 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。

因此以4×4區塊分割的方式來擷取影像內容具代表性的特徵，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。利用影像檢索來驗證我們訓練的視覺字典，觀察其特徵描述子是否能正確的描述出影像，結果顯示本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。

光學自動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 ~ 15:10
學生 : 資傳研二蕭維廷
演講者 : 宏瀨科技 詹方興

自動光學檢查（英文：Automated Optical Inspection，簡稱AOI），為高速高精度光學影像檢測系統，運用機器視覺做為檢測標準技術，作為改良傳統上以人力使用光學儀器進行檢測的缺點，應用層面包括從高科技產業之研發、製造品管，以至國防、民生、醫療、環保、電力…等領域。

自動光學檢查是工業製程中常見的代表性手法，利用光學儀器取得成品的表面狀態，再以電腦影像處理技術來檢出異物或圖案異常等瑕疵，因為是非接觸式檢查，所以可在中間工程檢查半成品。高精度光學影像檢測系統，包含量測鏡頭技術、光學照明技術、定位量測技術、電子電路測試技術、影像處理技術及自動化技術應用等領域，其開發應用不但符合高科技產業發展需求，其技術層面更可擴展至國防軍事工業，舉凡兵工武器製造、夜視作戰系統、戰略地形形貌之分析與研判等，都與此影像技術息息相關。

AOI技術領域非常廣泛，廣義的AOI為結合光學感測系統、訊號處理系統及分析軟體，應用層面可包括宇宙探測、航空、衛星遙測、生物醫學、工業生產品質檢測、指紋比對、機器人控制、多媒體技術。

狹義的AOI則指目前大量應用工業自動化的LCD/TFT、電晶體與PCB工業製程上的光學檢測設備，以及在IC及一般電子業、機械工具/自動化機械、電機/電子工業、金屬鋼鐵業、食品加工/包裝業、紡織皮革工業、汽車工業、建築材料、保全/監視等的自動光學結合影像處理的系統。

這讓我們了解，影像處理不只可以應用在電腦圖學上，而可以和其他領域作結合，對於未來就業的選擇上有了更寬廣的方向!!

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 蕭維廷

演講者 : 陳俊良 教授

物聯網的概念，簡單的說，就是將所有物品通過"射頻訊息傳感設備"(如：無線辨識系統（RFID）、紅外線感應器、全球定位系統、雷射掃描器等種種裝置)，與網際網路結合，使物品能再生產，消費等過程，能自動識別及資訊共享，達到智慧化識別與管理。

而演講中，較令我感興趣的，是物聯網的應用。

因此上網搜尋了幾個目前的實際應用來做介紹：

1. e-CELL

e-CELL是歐盟提起的汽車緊急通報系統，歐盟也計畫在2015前，此系統必須成為汽車的基本配備之一。e-CELL在發失交通事故時，
只要下列情況被偵測到：

1.車中的緊急呼叫按鍵被啟動
2.是安全氣囊、車輛撞擊翻覆感測器等偵測到氣囊爆開或車輛受到撞擊
系統即會透過GPS及GSM/GPRS網路連線，將事故發生時間，車輛位置，車牌號碼等資訊傳送至緊急呼叫中心，通知醫療人員或警察等相關人員前往處理。

2.SFpark

SFpark是美國洛杉磯政府與Streetline合作推出的智慧題車系統。它整合了無線網路、感測器、收費柱、流量計算與行動裝置應用程式等技術。

主要特色有以下兩點：

 1.系統會偵測剩餘空位，將其資訊傳上網，供開車族在出門前就能夠先行查詢當地的停車資訊。

2.動態調整停車費用。也就是說當空位太多時，停車費就會下降；但當車位供不應求時，也會調漲費用。藉由此收費機制來調整流動率。

3.智慧電網

所謂的智慧電網，就是利用無線傳輸技術，結合智慧電表，配電網路，能源儲存設備以及中央控管軟體等部分，並過雙向的溝通連結，共享電力及其使用資訊，來對能源進行智慧控管的能源管理系統。

它有以下幾點特色：
1.用戶端的用電資訊回傳至電力公司，電力公司可以依據各地區的用電狀況調節各地能量。
2.可以監控建築物內部電力的使用狀況，來調整關閉電力系統，達到節能的目的。
3.家電會紀錄並根據使用者的使用習慣，規劃最高效益的電量使用方式。

目前美國、英國、義大利、法國、日本等已開發國家均已投入於智慧電網的開發與執行，但由於系統會紀錄所有用戶的用電資料，因此也涉及隱私權的相關問題。

最後，演講中也提到幾個有關於市場問題的重點：

1.台灣市場太小，因此許多物聯網相關公司企業都往中國大陸發展
2.在物聯網的市場中，規模較小的公司企業較難生存。

如何有效因應上述問題，是個值得思考探討的課題。