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1998年資訊奧林匹亞試題及參考解答(一)
(臺灣師範大學科學教育中心, 1999-04-??) 何榮桂; 林順喜; 李忠謀; 孫春在
1998年資訊奧林匹亞試題及參考解答(三)
(臺灣師範大學科學教育中心, 1999-06-??) 何榮桂; 林順喜; 李忠謀; 孫春在
1998年資訊奧林匹亞試題及參考解答(二)
(臺灣師範大學科學教育中心, 1999-05-??) 何榮桂; 林順喜; 李忠謀; 孫春在
Construction of Line Drawing Graph from Wing Samples
(國立臺灣師範大學研究發展處, 1994-06-??) 李忠謀
本文提供兩種方法籍由wing而建立出完的影像線段圖。這兩種方法使用範圍皆為由平面剪紙平面物體所組成的3D景深影像畫面，但其所需要的假設並不相同。第一種方法需要重複使用原先之景深影像來重整影像中所有的線段，而第二種方法則利用物體在幾何上的限制來推導出必備的法則來整重及建立所有的線段，然而這些法則並不完整，因有些影像將無法被單一的表示出來。這兩種方法之演算法已被撰寫程式，且成功運用在人造及真實的影像上。
On the Recovery of Quadric Surface Shapes via Simultaneous Boundary and Surface Fitting
(國立臺灣師範大學研究發展處, 1993-06-??) 李忠謀
本文提供的技巧，可以用來從對應的光度及景深影像中，偵測出二度物體的子部位形狀。主要的假設包括:(1)物體最突顯的特徵乃是發生在物體的輪廓部位以及物體表面上的邊線，(2)物體可能有互相遮掩的情形，故重建物體的形狀只能藉重於物體較小的部位。本文所提供的方法，乃是經由將線條及表面的資料，同時調適，使得以匹配二次曲面形式的一程技巧。所須要使用的圓球、圓柱及圓錐二次曲面結合邊線的方程式在文中均有推導。藉蒙地卡羅方式的測驗，我們得以證實:(1)線條及表面資料同時調通的結果，以調適的品質來看，會使於個別調適的方式;(2)利用對應光度及景深影像資料來偵測物體的形狀，可以降低物體表面錯誤分類的發生。
On the use of exponential analysis in science and industry
(2019) 蔡明男; Tsai, Min-Nan
指數型態數據分析在許多科學和工程領域中佔有關鍵的地位,例如電子學,力學,流體力學,半導體物理學,化學,生物物理學,醫學成像等領域。我們研究在實際應用中，所面對有關指數型態數據分析的挑戰問題。我們的目標，是用最先進的數學成果，來處理科學與工程中的難題。指數型態數據分析中的Prony方法，可以追溯在18世紀。這個經典的方法，將指數插值問題轉化為一個解根的問題，以及一個解一組線性方程式的問題。Prony 方法，可以從一組等距取樣的時間序列求值，解出一個背後是指數函數訊息中的頻率、震幅、相位差、阻尼因子。理論上，Prony 方法可以高分辨率的頻率資料。然而,在實際運用上,各種數值上的問題，限制了Prony方法的應用。即使到了20世紀運算效能隨著電腦科技大幅改進之際,基於Prony的方法並沒有像基於傅立葉的方法那般被廣泛的應用。近年來,Prony方法再度引起興趣。有一些最近的研究成果，是基於Prony方法與數值逼近理論領域中Pad ́e逼近法、以及符號運算中稀疏多項式插值的相關性。本論文旨在研究如何在一些實際的應用中，使用這些先進的指數分析技術。我們首先調查探討使用的指數訊號模型分析的不同應用領域。然後我們介紹一種短時距的Prony方法,用於檢測可能由電力系統產生的瞬態信號。我們還透過Prony方法和Pad ́e逼近法的相關性, 利用Pad ́e逼近理論中的一些收斂定理,來檢測信號中微弱與群聚的分量。這項技術的實用性，展現在電動機電流特徵分析(MCSA)、磁共振波譜 (MRS)、螢光生命週期成像(FLIM)以及磁共振成像(MRI) 的相關問題應用。最後，在數位浮水印的研究,我們提出了一種脆弱型數位浮水印方案,可以用客觀的數學條件來驗證所有權,而且無需儲存原始浮水印資料。我們提出的浮水印內容，是基於跟指數分析中 Prony 方法習習相關、符號運算中的稀疏多項式差值。
PDF文件影片關鍵畫面擷取之研究
(2006) 杜珮瑩; Tu Pei-Ying
本篇論文提出一個偵測影片關鍵畫面的方法，可自動擷取使用PDF文件為教材之影片發生換頁的畫面。偵測方法分為兩階段，第一階段找出可能發生換頁之處，利用P、B畫面運動向量方向、位移量及所佔比例，找出換頁的位置並過濾不為換頁的畫面，如：移動程度較小、區域移動、移動偏於某一方向的畫面；第二階段為去除多餘畫面，利用畫面DC值直方圖的熵找出畫面顯著區域，再藉由其間的差異判斷其是否為換頁或其他多餘畫面，如：縮放、移動距離較大的畫面，經過上述兩階段存留下來的畫面即為關鍵畫面。本研究分別針對使用不同參數設定之影片、使用不同類型的PDF文件、不同移動速率及動作的PDF文件進行偵測分析，實驗結果證明所提出的方法不論在處理速度及結果均有不錯之效果。
RST不變性數位浮水印技術
(2009) 黃靖雅; Ching-Ya Huang
網際網路的發達，使得聲音、影像及影片等多媒體資料容易被取得，甚至於遭到有意及無意的破壞與盜用。為了使多媒體資料原創者著作權受到保護，不論影像遭到旋轉、縮放及位移處理後，仍可以準確辨識該影像著作權，本研究以適用於浮水印之尺度(Scale)不變特徵值轉換，擷取影像中較穩定的特徵值，並分別在影像空間域及頻率域上，配合浮水印量化及中頻係數選取，在特徵值周圍進行嵌入與萃取浮水印訊息，以有效抵抗RST攻擊。實驗結果顯示，影像經過旋轉(Rotation)攻擊，例如旋轉30度以上，或是受到放大2倍以上之縮放(Scaling)攻擊，其整體浮水印萃取效能(Performance)為75%及89%。從結果可知，不論在空間域或是頻率域浮水印技術，我們都可使浮水印萃取之效能較為強韌。
中華民國參加1998年第十屆國際資訊奧林匹亞(IOI) 競賽紀實
(臺灣師範大學科學教育中心, 1999-03-??) 何榮桂; 李忠謀; 林順喜; 孫春在
人體姿勢判斷系統應用於投影片控制
(2010) 李韋廷
姿勢辨識在電腦視覺領域中，是項越來越重要的議題，舉凡是在監控、安全照護、運動員姿勢分析、自動後製影片等的應用越來越廣，然而近年來更將姿勢辨識提升成體感操控的重要發展，人們只需站在攝影機前就能操控畫面中的物體，就像是超大型的觸控螢幕，而有鑒於老師們在教學過程使用投影片時，無法適時的站在投影布幕前提示重點，必須侷限在講桌前操控電腦，我們提出將姿勢辨識的操控應用在教學過程中最常使用的投影片切換頁控制上。一般研究姿勢辨識的議題上常見的方法是利用有限狀態機(Finite State Machine，FSM)最具代表性的就是隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)，但利用FSM為基礎的辨識方式需要隨時了解觀察物體處於何種狀態中，而容易造成錯誤累積的情況，而本研究先定義指令動作所搭配的操作指令，利用監督式學習(supervised learning)的方式，藉由學習使用者做出不同指令動作的特徵，再以支持向量機(Support Vector Machine，SVM)分類器執行辨識動作，同時為了達到即時辨識的效果，避免一般在處理雜訊時較常使用的膨脹(dilation)和腐蝕(erosion)演算法會造成運算上的負擔，本研究運用網格移動偵測(Grid Motion Detection)的方法，同時避免雜訊的干擾也能偵測物體移動的情況，分類器有更好的辨識效果。
以區塊特徵為基礎進行不完整視訊文件影像之比對
(2005) 謝克瑤; Ke-Yao Hsieh
本研究針對視訊文件影像提出快速有效的比對方法，在不需辨識出文字的情況下，進行不完整視訊文件影像與原始文件影像之比對。視訊文件影像的來源是由視訊影片所擷取出，其中視訊影片是經由數位攝影機，拍攝投影在布幕上的文件檔案畫面而得。比對之方法分為三個階段：首先，須找出有用的文件內容為前景資訊，例如文件中的文字或圖形在該影像中所在之區域，即前景與背景的分離；第二階段，對文件內容做分析，將前景影像分割成各個區塊(bounding box)，再以區塊為特徵進行取樣，每張影像皆由一組特徵向量所組成；第三階段，從任兩張影像間的特徵向量進行相似度計算，以相似度最高的影像作為比對結果。本研究利用27組簡報檔案，共有1020張投影片影像，進行比對實驗，利用本研究所提出的方法，在區塊百分比為25%的情況下，比對正確率為92%；區塊百分比為50%時，正確率為96%；當區塊百分比為75%以上時，正確率即可達到98%。本研究亦針對PDF文件影像進行不完整影像的比對實驗，其中利用7組PDF文件，共98張PDF文件影像，在影像內容只出現下半部份的影像時，正確率為89%；當影像內容為上半部份和中間部份的情況下，正確率可達到92%以上。利用本研究所提出之比對方法，對文件影像進行區域的特徵取樣，可有效地解決不完整影像比對之問題。
以實驗策略增進學生對資訊科學概念瞭解之研究─總計畫(I)
(2003-06-02) 李忠謀; 吳正己; Lee, Chung-Mou; Wu, Cheng-Chih
本研究以實驗策略為主，針對高中課程標準中的四項主題:作業系統、演算法及資料結構、程式語言和電腦科學其他領域設計相關的實驗套件。實驗套件包含了教師手冊、實驗手冊、實驗工作單、實驗軟體工具和學習評量工具等。本計畫分三年進行，進行步驟及工作項目重點如下: 第一年:著重於各領域子主題的選定及實驗套件中軟體工具之雛型設計。第二年:著重於實驗套件中所有文件之準備及初步的教學實驗。第三年:著重於完整的實驗套件研發及進行實驗。在第一年的研究中，所有的子計畫皆大致完成了所設定的目標，包括各領域中子主題的選定及實驗套件的研發。初步的教學實驗也已經展開且正在實施中。初步之實驗結果驗證了以實驗進行電腦課教學之可行性及接受度。較為完整之評估將於下年度研究中一併進行。
以實驗策略增進學生對資訊科學概念瞭解之研究─總計畫(II)
(2004-06-01) 李忠謀; 吳正己; Lee, Chung-Mou; Wu, Cheng-Chih
本研究以實驗策略為主，針對高中課程標準中的四項主題:作業系統、演算法及資料結構、程式語言和電腦科學其他領域設計相關的實驗套件。實驗套件包含了教師手冊、實驗手冊、實驗工作單、實驗軟體工具和學習評量工具等。本計畫分三年進行，進行步驟及工作項目重點如下: 第一年:著重於各領域子主題的選定及實驗套件中軟體工具之雛型設計。第二年:著重於實驗套件中所有文件之準備及初步的教學實驗。第三年:著重於完整的實驗套件研發及進行實驗。在第一年的研究中，所有的子計畫皆大致完成了所設定的目標，包括各領域中子主題的選定及實驗套件的研發。初步的教學實驗也已經展開且正在實施中。初步之實驗結果驗證了以實驗進行電腦課教學之可行性及接受度。較為完整之評估將於下年度研究中一併進行。
以實驗策略增進學生對資訊科學概念瞭解之研究─總計畫(III)
(2005-12-08) 李忠謀; 吳正己; Lee, Chung-Mou; Wu, Cheng-Chih
本研究以實驗策略為主，針對高中課程標準中的四項主題:作業系統、演算法及資料結構、程式語言和電腦科學其他領域設計相關的實驗套件。實驗套件包含了教師手冊、實驗手冊、實驗工作單、實驗軟體工具和學習評量工具等。本計畫分三年進行，進行步驟及工作項目重點如下: 第一年:著重於各領域子主題的選定及實驗套件中軟體工具之雛型設計。第二年:著重於實驗套件中所有文件之準備及初步的教學實驗。第三年:著重於完整的實驗套件研發及進行實驗。在第一年的研究中，所有的子計畫皆大致完成了所設定的目標，包括各領域中子主題的選定及實驗套件的研發。初步的教學實驗也已經展開且正在實施中。初步之實驗結果驗證了以實驗進行電腦課教學之可行性及接受度。較為完整之評估將於下年度研究中一併進行。
以實驗策略進行高中影像處理原理教學之研究
(2003) 花建民; Chien-Min Hua
本研究的目的是希望透過準實驗研究法（quasi-experiment），探討以實驗策略進行教學對高中生學習影像處理原理的影響，並進而設計一套能幫助高中生學習影像處理原理的實驗活動與實驗軟體。本研究參考SIVA系統的實驗軟體模式來設計一套關於影像處理原理的實驗活動及實驗軟體，希望藉實驗活動的進行，提升高中生對影像處理原理之瞭解。本研究以國立新店高中二年級的143位學生作為研究樣本，並採用實驗組、控制組後測設計，實驗研究的自變項為是否以實驗策略進行教學，依變項是影像處理原理成就測驗的結果，並對測驗結果進行單因子共變數分析。研究結果發現：一、以實驗策略進行影像處理原理教學有助於提升高中生的學習成效；二、學生對影像處理課的刻板印象為學習影像處理軟體的操作；三、學生普遍肯定以實驗活動策略進行教學，有助於影像處理原理的了解，並且能夠提高其學習興趣；四、本研究所發展的影像處理實驗活動與實驗軟體，可幫助學生進行影像處理原理的學習，作為輔助工具；五、影像處理的遮罩（mask）概念是學生普遍認為較難的部份。
以少量資料進行人臉驗證之研究
(2020) 許景皓; Hsu, Ching-Hao
生物辨識中,原先是由執法單位用於辨認身分,而人臉辨識中的人臉驗證是最不與主體接出且最能秘密進行,一旦取得人臉即能分析並進行認證,此模式已逐漸應用各個場域之中。以往的人臉驗證研究,訓練模型通常使用大量的訓練資料建立模型,在進行人臉驗證之研究及評估,雖然大量訓練資料有助於穩定及提升人臉驗證辨識率,但較少人著墨於使用少量人臉能判斷人臉驗證之效期,因此本研究探討使用少量人臉資料建立模型並進行人臉驗證研究。本研究使用少量的人臉,並從人臉照片中取得人臉特徵進行訓練模型,並透過支持向量機(Support Vector Machine,SVM)分別於每個人訓練模型,透過建立人臉模型以進行人臉驗證之方式,提高人臉驗證的表現。透過本研究所使用支持向量機於不同的訓練資料下建立模型,並以 10 張人臉照片建立支持向量機模型,於人臉驗證中能維持二十一週 80%的辨識率。
以布魯姆認知分類修正版分析高中電腦教科書之研究
(2004) 劉佳芸
本研究的目的在希望透過教科書分析，瞭解高中電腦教科書的涵蓋範圍是否符合課程標準的規定，以及教學目標、教材內容及習題的認知分類情形，並探討三者的分類情形是否一致。本研究以三本高中電腦教科書作為研究對象，使用布魯姆認知分類修正版為分析工具，由分析結果探討教學目標、教材內容及習題的的分類情形，及三者是否一致。研究結果發現：(1)三本教科書涵蓋範圍未完全符合課程標準的規定；(2)教學目標、教材內容和習題多為低認知層次，只有少部份的教學目標和習題具有高認知層次；(3)三本教科書的教學目標、教材內容及習題在認知分類上普遍不一致。
以德菲法評析國際運算思維挑戰賽題型之研究
(2018) 孫維琳; Sun, Wei-Lin
運算思維能力已日趨重要，世界各地的教育家也開始發展關於運算思維能力培養的課程，而如何有效地評量學生的學習成效也十分重要，目前有許多測驗聲稱能夠評量學生的運算思維能力，但未能說明評量到哪一項概念。因此，本研究以廣為人知的國際運算思維挑戰賽（International Challenge on Informatics and Computational Thinking）為例，利用德菲法進行三回合問卷調查，蒐集專家們的想法，統整出挑戰賽題與運算思維核心概念之關係，並分析各類型專家進行題目評析時的差異，包含哪一類型專家較不受他人影響及其想法較具代表性。　　本研究礙於題目樣本數及專家人數的關係，將專家分為兩群，評析兩份不一樣的問卷，作為對照，以探討各類專家的差異。　　實驗結果得知，三回合德菲法問卷調查，可將挑戰賽題依據運算思維五大概念分類，且發現未有任何一題被分類為「分解」這一概念。另外，本研究亦發現Bebras Challenge之命題者在評析題目時也容易受他人影響，並且其填答也未必具代表性，主要是德菲法的匿名性使得評析結果更加客觀。
以投影片單應性映射之相關特徵進行演講影片分析研究
(2014) 林祐生; You Sheng, Lin
投影簡報檔是講者用來輔助說明、提供註記,以及引領觀眾快熟掌握重點的工具,但缺點是無法清楚表達細節;配合影音多媒體串流,不論在教學、會議或是演說等場合中,可以完整的提供觀眾更多的細節資訊,但是也因此需要一個更有效率的方式來瀏覽內容。本文提出一個有效率而且準確的方法,將投影片以及影音內容配對。主要流程分為三個部份,首先找出影音串流的候選影像,以減少後續配對是所花的時間,接著找出影像特徵,計算候選影像及投影片匹配的特徵點,取得相似度。然後使用鄰近點差異及隨機抽樣一致將可信度低的特徵濾除;如果條件許可,利用單應性特徵得到投影片的約略位置。利用投影片在畫面中的比例將畫面分類為「有投影片」及「無投影片」兩類畫面。接著將「有投影片」的部分在利用前面取得的相似度直接配對,並且利用投票機制修正結果,最後可以正確的找出 96% 的畫面切換時間點。
以支持向量機為基礎之問卷填答識別研究
(2012) 簡培修; Pei Hsiu Chien
在現今電腦網路蓬勃發展的世代，部分的紙本問卷已轉成線上問卷，方便快速統計結果，然而仍然有許多電腦與網路不便使用的場合，例如：餐廳用餐、商店購物、銀行存提款、參加產品發表會或研討會、或是到政府機關洽公等，在這些場景中，通常不方便提供電腦及網路供問卷填寫，若要在第一時間取得意見回饋，紙本型式的問卷還是最直接且最便利的管道。而一般問卷設計，為了讓填答者方便填寫，以及快速統計填答結果，大部分會以選擇題方式呈現，不論是學術研究領域或是商業軟體，對這一類型問題的處理方式仍以計算填答區域中的可視點數量，作為是否有被標記之主要依據，然而雜訊問題以及填答者填答方式的多樣性（勾選、畫叉、塗滿等），經常讓這些計算可視點數的方法無法正確辨識選項是否被標記。本論文提出一套完整的問卷處理流程，從空白的問卷自動擷取填答區域，並依照題目順序加以群組，輔助問卷設計者建立填答區域的model檔案；然後以支持向量機方法結合輔助判定規則，進行標記自動辨識，利用機器學習的途徑解決雜訊的問題，提高辨識正確率；同時嘗試利用「填答者意圖」的理念，嘗試解決填答者塗改答案的問題，而在實驗部份，以兩個真實的問卷應用驗證系統效能，另外，擴展系統功能為大學新生智慧財產權測驗進行評分。實驗結果顯示，SVM對於選項是否被標記的正確率達到99%以上；另一方面，以問題為基礎的正確率也達98%以上。最後本論文亦提出混合型支持向量機的作法來處理非一般性的選項符號，經實驗的結果顯示，將混合型支持向量機應用在上述的問卷與試卷，其正確率也都可達95%以上，表示混合型的SVM可應用於對正確率要求不是那麼高的問卷。