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A Transformation-Invariant Relaxation Scheme for Feature Mapping
(國立臺灣師範大學研究發展處, 1995-06-??) 陳世旺; 戴建耘
截至目前為止已有不少供幾何特徵匹配用之鬆弛法架構被提出來，這些架構雖然宣稱可以對空間轉移具有不變性，但是實際上，大部份只能處理和旋轉及平移有關的轉移，對於具有尺度因素的轉換則儘量避免，因此便有各種不同的假設被加諸於所考慮的問題，例如假設我們已知景深值，因此可以先將物件的尺度正規化後再比對，或者假設物形是完整的，於是物形和模型問的尺度比率事先可以推知。本篇文章提出一種新的架構，它能夠同時對旋轉，平移，和尺度具有不變性，此外，新架構也能處理變形物件及不完整物形。我們的實驗結果顯示新的架構確具有可行性。
A Vision-Based Traffic Light Detection System at Intersections
(國立臺灣師範大學研究發展處, 2002-04-??) 鍾允中; 王俊明; 陳世旺; Yun-Chung Chung, Jung-Ming Wang, and Sei-Wang Chen
十字路口紅綠燈自動偵測系統為發展以視覺為基礎之道路交通違規偵測系統之重要基礎，例如闖紅燈違規、紅燈違規左右轉或暫停於禁止臨時停車位置等違規都需要紅綠燈的資訊。這類型的視覺系統由於是架設於室外開放的環境，因此必須要能夠克服天氣、陰影、光線明亮度變化以及架設位置不固定等相關的問題。我們希望能夠研究出一個以視覺為基礎之十字路口紅綠燈自動偵測系統，可以提供紅綠燈的訊息資料，而不需與紅綠燈控制信號箱有實體的連線，本系統所偵測的紅綠燈訊號即可配合其他智慧型交通運輸系統(ITS)做後續處理。本系統首先產生背景影像，並藉以判斷明亮度值—分辨白天或黑夜。其次採用HSI彩色模式配合模糊Morphology技術處理來取得可能的紅綠燈位置。配合空間與時間上的限制條件，將不合理的候選區域去除，即可將紅綠燈的位置、大小與轉換時間偵測出來。
A Vision-Based Traffic Light Detection System at Intersections
(國立臺灣師範大學研究發展處, 2002-04-??-) 鍾允中; 王俊明; 陳世旺; Yun-Chung Chung, Jung-Ming Wang, and Sei-Wang Chen
十字路口紅綠燈自動偵測系統為發展以視覺為基礎之道路交通違規偵測系統之重要基礎，例如闖紅燈違規、紅燈違規左右轉或暫停於禁止臨時停車位置等違規都需要紅綠燈的資訊。這類型的視覺系統由於是架設於室外開放的環境，因此必須要能夠克服天氣、陰影、光線明亮度變化以及架設位置不固定等相關的問題。我們希望能夠研究出一個以視覺為基礎之十字路口紅綠燈自動偵測系統，可以提供紅綠燈的訊息資料，而不需與紅綠燈控制信號箱有實體的連線，本系統所偵測的紅綠燈訊號即可配合其他智慧型交通運輸系統(ITS)做後續處理。本系統首先產生背景影像，並藉以判斷明亮度值—分辨白天或黑夜。其次採用HSI彩色模式配合模糊Morphology技術處理來取得可能的紅綠燈位置。配合空間與時間上的限制條件，將不合理的候選區域去除，即可將紅綠燈的位置、大小與轉換時間偵測出來。
An Edge Analysis Based Blur Measure for Image Processing Applications
(國立臺灣師範大學研究發展處, 2006-10-??) 鍾允中; 張祥利; 王俊明; 陳世旺; Yun-Chung Chung, Shyang-Lih Chang, Jung-Ming Wang, and Sei-Wang Chen
本論文中提出一個新的基於邊緣分析之模糊測量標準。本項模糊測量標準是基於邊緣分析的基礎而訂立，此模糊測量標準適用於各種不同之影像處理應用。本論文所提出的方法針對所有邊緣點分析，以加權的方式結合邊緣梯度變異量資訊以及邊緣梯度強度資訊，定義出本項模糊測量標準。邊緣梯度變異量資訊描述了邊緣的寬度資訊，而邊緣梯度強度資訊則讓邊緣資訊更加的可靠。此外，加權的值並不需要人工輸入，而是直接由輸入影像的對比資訊自動決定。由實驗的結果中顯示，本論文所提出的方法在許多影像處理應用上都有良好的結果。
An Edge Analysis Based Blur Measure for Image Processing Applications
(國立臺灣師範大學研究發展處, 2006-10-??-) 鍾允中; 張祥利; 王俊明; 陳世旺; Yun-Chung Chung, Shyang-Lih Chang, Jung-Ming Wang, and Sei-Wang Chen
本論文中提出一個新的基於邊緣分析之模糊測量標準。本項模糊測量標準是基於邊緣分析的基礎而訂立，此模糊測量標準適用於各種不同之影像處理應用。本論文所提出的方法針對所有邊緣點分析，以加權的方式結合邊緣梯度變異量資訊以及邊緣梯度強度資訊，定義出本項模糊測量標準。邊緣梯度變異量資訊描述了邊緣的寬度資訊，而邊緣梯度強度資訊則讓邊緣資訊更加的可靠。此外，加權的值並不需要人工輸入，而是直接由輸入影像的對比資訊自動決定。由實驗的結果中顯示，本論文所提出的方法在許多影像處理應用上都有良好的結果。
Automatic Urban Road Segmentation
(國立臺灣師範大學研究發展處, 2006-10-??-) 鍾允中; 王俊明; 張祥利; 陳世旺; Yun-Chung Chung, Jung-Ming Wang, Shyang-Lih Chang, and Sei-Wang Chen
自動都市馬路區塊擷取於電腦視覺影像處理的應用上是非常重要的，舉例而言，交通流量偵測、交通監控、以及事件偵測等都需要這項技術為基礎。自動都市馬路區塊擷取可以提供影像中有效的路面區域，避免物件偵測程式浪費不需要的運算於非路面區域，並且可以減少錯誤偵測的發生。本論文中所提出自動都市馬路區塊擷取方法使用了模糊與陰影集（fuzzy-shadowed sets）的方法來自動判斷路面的區域。本論文所提出的方法包括以下四個主要步驟：背景自動產生、前景物的偵測、背景黏貼法、路面定位。由實驗的結果中顯示，本論文所提出的方法在許多實際路面影像處理應用上都有良好的結果。
Automatic Urban Road Segmentation
(國立臺灣師範大學研究發展處, 2006-10-??) 鍾允中; 王俊明; 張祥利; 陳世旺; Yun-Chung Chung, Jung-Ming Wang, Shyang-Lih Chang, and Sei-Wang Chen
自動都市馬路區塊擷取於電腦視覺影像處理的應用上是非常重要的，舉例而言，交通流量偵測、交通監控、以及事件偵測等都需要這項技術為基礎。自動都市馬路區塊擷取可以提供影像中有效的路面區域，避免物件偵測程式浪費不需要的運算於非路面區域，並且可以減少錯誤偵測的發生。本論文中所提出自動都市馬路區塊擷取方法使用了模糊與陰影集（fuzzy-shadowed sets）的方法來自動判斷路面的區域。本論文所提出的方法包括以下四個主要步驟：背景自動產生、前景物的偵測、背景黏貼法、路面定位。由實驗的結果中顯示，本論文所提出的方法在許多實際路面影像處理應用上都有良好的結果。
Computing Structural Constraints from a set of 3D Geometrical Entities
(國立臺灣師範大學研究發展處, 1992-06-??) 陳世旺
本篇文章主要在討論如何計算三度空間幾何元件間的結構，有關的數學公式和計算程序均詳列其中。這裡所考慮的元件種類包括點、線及多邊形。由於這些元件在偵測時較諸其他高階元件來得容易且可靠，因此常在物體辨認的應用上，被採用為主要的特徵元件。這些元件結合它們之間的結構關係，描述了物體重要的幾何形狀。因此是一種辨認物體的主要資訊來源。我們考慮兩種結構關係；一為距離結構，另一為角度結構。每一種結構可因不如幾何元件的組合而再細分。例如距離結構可再細分成六種，而角度結構可再細分成三種。每一結構種類的數學運動公式均詳述於文中。有關它們可能的應用領域及研究範圍的延伸，亦於文中有所討論。
Constrained Tree Search for Feature Correspondence
(國立臺灣師範大學研究發展處, 1993-06-??) 陳世旺
在電腦視覺領域中，常會遭遇到兩組特徵元件對應的問題。而利用條件限制來作對應搜尋是一種處理這類問題相當有效的技術。本篇文章首先介紹一種索引架構，可以簡化上述搜索演算法的施行。這種索引架構，主要是起因於杜威的十進位符號觀念。同時由於我們所介紹的索引架構，搜尋演算法的行為方式會如同數位式計數器，此種計數器可以很容易用硬體製成。本篇文章也對寫成的演算程式作複雜度分析。由分析的結果，我們提出一種程序，可以幫助我們未選取物體辦認時，較有效力的特徵元件及其相關的條件或限制。我們的實驗結果顯示上述搜尋演算法以及選取程序均具有實際應用的價值。
An efficient and fast algorithm for routing over the cells
(Hindawi Publishing Corporation, 1996-01-01) 張國恩; 陳世旺; Chang, Kuo-En; Chen, Sei-Wang
A linear time algorithm for routing over the cells is presented. The algorithm tries to reduce maximum channel density by routing some connections over the cells. The algorithm first defines a new scheme for channel representation and formulates the problem based on an intersection graph derived from the new scheme. Then, a feasible independent set of the intersection graph is found for routing some subnets over the cells. The algorithm is implemented and evaluated with several well known benchmarks. In comparison with previous research, our results are satisfactory, and the algorithm takes substantially less CPU time than those of previous works. For Deutsch's difficult example, the previous algorithms take about 29.25 seconds on an average but our new algorithm needs only 5.6 seconds.
Utilizing BLAST to Extract Citation Metadata from Online Publication Lists
(2003) 黃誼安
科學家相互引用文獻和研究結果，是科學得以迅速發展的重要因素。因此，書目表單(citation list)或文獻目錄(bibliography)無疑是學者的重要工具。一般常見的書目(citation)資料，通常記載著作者(author)、標題(title)、出版資訊(publication information)等訊息。出版資訊隨著出版形式不同(例如書本、期刊、研討會論文集、叢書、研究報告、技術報告等)，而有種種變化，其內容則包括期刊或研討會名稱、冊別、編號、頁數、出版年月、出版商、出版地點等。這些扼要描述文獻背景訊息的後設資料(metadata)，通常有結構化(structured)和半結構化(semi-structured)等兩種呈現形式。結構化的書目，可以資料庫或欄位式的表單作為代表；半結構化的文獻目錄，則以連續字串的形式呈現，其形式比較自由。因此，不同的學者在描述同一筆文獻的時候，可能會寫出兩筆外觀看來很不一致的書目資料。不止後設資料屬性的前後次序會有變化，連使用到的屬性也可能有所不同。然而出現在網路上的文獻目錄，絕大多數卻都屬於半結構化的形式。若要加值運用，就得先將半結構化的文獻目錄，剖析和轉換成為一致的結構化形式，並分析彼此參照的關係和建立索引，以提供文獻搜尋和引用統計等資訊服務。本論文擬探討如何將半結構化文獻目錄，轉換成為一致的結構化資料。這是書目資料處理的核心問題。由於書目資料型態眾多，想要自動將半結構化的書目轉換成結構化的資料實為不易。為了辨識書目後設資料，我們的基本構想是運用基因比對技術來解決這個書目資料辨識的問題。也就是將半結構化書目轉成蛋白質序列(protein sequence)。將已知的書目資料的樣板，則轉換成蛋白質序列，儲存於樣板資料庫中(template database)。當必須解析新的半結構化的書目時，則可將新的書目轉換成蛋白質序列。再以BLAST這項序列比對工具，從事先建立好的樣板資料庫中，找出與該蛋白質序列最相近的樣板。最後根據此樣板作後設資料的解析。這樣的處理方式讓系統更有彈性，不僅可以輕易加入新的書目樣板，也可以快速找到最相近的樣板作為解析後設資料的依據。解析結果的準確率會因樣本資料庫的完整度而有所不同，也會因為計分表的設計而有所偏差，更會因測試資料的型態不同(例如含中文姓氏的著作表列與不含中文姓氏的著作表列)而形成不一樣的結果。本論文在這些議題上作了一些測試，在最理想的狀況下本系統可以達到91.2%的準確率，而OpCit的系統準確率在理想狀況下卻僅能達到75%。相反的在樣板資料庫完整度低的情況下(樣板完整度百分之五十)，而且使用不利的測試資料，本系統的準確率降到38.2%，而OpCit系統為6%。
以FPGA為基礎之即時車牌定位系統
(2009) 葉宗儒; Chung-Ju Yeh
自動車牌辨識系統的研究發展也有數十年的歷史，國內、外皆有相當多的研究人員投入相關研究，也有相當多的研究成果技術產生，但是自動車牌辨識卻在人類的生活中無法普及化，其最大的原因是影像處理需要花費大量計算時間，所以導致車牌定位不夠快速和精確。若車牌辨識系統能夠具備高度的辨識率和可靠性，則可應用在無人監控的交通運輸系統上。本論文提出一個硬體架構之車牌定位系統，來加速其處理速度。在車牌定位部分，主要是利用車牌上的色彩作為特徵，以偵測國內4種類型的車牌，主要是將非車牌顏色邊線去除，因為被保留下的車牌顏色邊線會較於集中，在利用形態學中的閉合、斷開、擴張，可將車牌邊線連成一塊，同時也將雜訊去除，再利用連通元件標籤法後，配合車牌長寬比和面積大小，可以偵測出車牌在影像中的位置。實驗結果中，利用FPGA來建構硬體，一張彩色影像的車牌定位的時間約6.542ms。
以SOPC為基礎發展一遙控車
(2005) 鄭旭明; Cheng Hsu Ming
本文利用高靈活性、高整合性的SOPC系統做為控制核心發展一遙控車輛。此一車輛能透過無線的方式接收遠端控制者下達的指令，接收到的指令經由SOPC發展板的序列傳輸介面(UART)傳達至控制核心，接著在控制核心進行解碼的動作，解碼後的指令再分別傳送至伺服馬達及步進馬達控制模組進行脈波指令的傳送，最後這些控制馬達轉動的脈波指令再透過馬達驅動介面驅動馬達，使遙控車產生轉彎、行進的動作。而此一遙控車輛對於控制前輪轉彎的動作使用了伺服馬達作為驅動裝置，控制後輪使車輛行進的動作則是使用步進馬達，因此在控制方法上也使用了不同的方式。在完成了遙控車的建立後，我們也做了車輛變換車道的路徑規劃，用以驗證此一車輛整體架構的可行性及了解遙控車的受控程度。在這裡我們也考慮了在車輛進行變換車道時可能發生碰撞的原因，因而設立了避免碰撞的規則。
以不完整的內容檢索資料庫內的車牌號碼
(2004) 董致平
視覺式的車牌辨識是一件看似簡單的工作，但是要達到高辨識率非常困難。視覺式的系統受到光線變化的影響很大，百分之百完美的車牌辨識系統並不可得。然而，在某些特定的應用中，當車牌辨識的工作能與車牌資料庫搭配時，即使不完美的辨識結果仍有很大的用處。舉例來說，假設在視覺式的智慧型停車場內所有停放的車輛，其車輛資訊皆已由視覺式的系統記錄到資料庫內，則車主取車時，我們可以依據車牌號碼之間的編輯距離很快地從資料庫中找出與輸入車牌最相似的候選車輛。編輯距離是一種有效測量字串之間相似程度的工具，當比較車牌時，我們採用Chamfer distance來定義字串編輯時所需花費的「插入字元」、「刪除字元」與「取代字元」的代價。因為Chamfer distance能反映兩張影像在形狀上的差異，因此兩張車牌號碼的編輯距離能代表了兩張車牌號碼在形狀上的相似程度。在本文中，我們改善編輯距離的計算方式，將字元與其鄰近字元的關係納入考慮。此種計算編輯距離方法最早由J. Wei[Wei04]提出，稱之為馬可夫編輯距離。我們修改了J. Wei的論文兩個有關馬可夫編輯距離的派系能量函數，使得修改後馬可夫編輯距離適用於車牌號碼的比對，而且其結果也較傳統的編輯距離的值更加精細。此種馬可夫編輯距離能有效地反應出車牌號碼之間的號碼錯置的關係。
以俯視視訊從事行人計數
(2005) 李立楷; Li-Kai Lee
在本論文中，我們提出一個以俯視視訊為基礎之行人計數系統。在本系統中，使用俯視視訊來代替傳統的紅外線或柵門進行行人計數，最大的優點是不影響行人通行，且因為行人區塊不易重疊，而使計數效果更為準確。系統架構主要由行人偵測以及行人計數兩方面所組成：在行人偵測方面，應用以K-mean為基礎的影像分割技術來擷取行人區塊，可以使系統應用較不受光線所影響；在行人計數方面，採用graph matching技術，同時整合區塊本身及區塊間的特徵進行追蹤，使追蹤結果較可信賴，最後根據區塊的移動路徑以及區塊面積修正計數的結果。最後的實驗結果顯示，本系統在光線不斷變化或行人通過數量較多時，仍可以進行有效的計數。
以環場攝影機網及其資料融合從事一室內停車場內車輛追蹤
(2005) 蔡慶廷; Tsai Ching-Ting
一座智慧型停車場須具有快速引導車輛到空位停放、方便管理者管理、安全監控等等功能。其中車輛快速引導系統最能有效且直接的增加停車場的使用效率。然而，完整的車輛引導系統，必須建構一個完善的車輛追蹤系統之上，如何在停車場中建構出一個完善的車輛追蹤系統，便是本論文最主要的討論重點。我們提出了一個以視訊為基礎的室內停車場追蹤系統，其中使用多個單一類型的三百六十度環場攝影機為視訊來源，同時監控整座停車場內車輛的移動路徑。並以分散式的架構，來達到即時追蹤車輛的目標。另外，利用接圖技術與相鄰攝影機畫面重疊所提供的資訊，調整攝影機在設置時，所產生的誤差。本系統可以藉由增加環場攝影機的數目，擴大我們的監控範圍，相較於其他大範圍追蹤系統，有著更大的擴充彈性。實驗結果顯示，本系統能夠在模擬車場的環境中，正確的追蹤車輛，並紀錄車輛移動路徑。
使用環場及PTZ抏影機結合之系統從事廣域安全監控
(2005) 王政雄
本論文提出結合攝影機（omni-directional camera）以及PTZ攝影機（PTZ camera: pan, title and zoom），進行廣域室內安全監控之系統。本系統首先以環場攝影機追蹤進出監控區域的人物，並且將追蹤到之人物的座標傳遞給PTZ攝影機，PTZ攝影機即根據環場攝影機傳來的座標訊息鎖定該人物，然後一邊追蹤，一邊將鏡頭拉近，直到取得該人物的特寫近照，將其儲存，供後續應用。本系統的統程有三個主要步驟：導先利用相鄰影像相減法（temporal difference method）以及背景相減法（background subtraction）從環場影像中擷取出前景物；接下來追蹤擷取出的前景物，並且從這些前景物中挑選出一個最感興趣的前景物，將其座標告知PTZ抏影機，PTZ攝影機即根據接獲的座標方位，移動其鏡頭尋找該前景物，之後對其展開追蹤直到取得前景物清晰的特寫。以上各步驟，其中間結果並不一定儘如理想，聞中將會探討一些可能的狀況及困難，並提出解決的方法。物體的追蹤，主要根據物體的特徵（features），本論文利用粗糙集合理論（rough sets theory），從一給予的特徵集合中選擇出適當的特徵集合，希望能夠增加追蹤的效率。而再物體追蹤時，則利用圖形比對法（graph matching method）來決定連續影像中物體的對應關係，達到追蹤的目的。本系統在突然地光線變化時，如：開關燈，仍能順利的運作。
使用馬可夫鏈蒙地卡羅方法之多方位行人偵測
(2010) 廖婉雅; Wan-Ya Liao
本論文研究多方位行人偵測的技術，攝影機可以不受架設位置與觀測角度的限制偵測行人。為了要掌握行人於影像中呈現各種不同的型態，我們提出一個多視角(multiple-view)的單位球(unit sphere)來描述行人，稱此單位球為viewsphere，它是由多個巢狀球面所組成，每一層球面均勻分佈許多視點(viewpoints)。我們將一3D行人模型置於球體中心，然後將行人模型投影至每一視點所屬的影像平面，因此可以取得各種不同觀測角度的行人外觀，稱為model views。本研究首先建立一3D行人模型，此行人模型是由行人頭部和肩膀所組成的上半身，因為上半身的輪廓形成”Ω”形狀，為行人獨有的特徵，即使在擁擠的人群中，這個輪廓也不易消失。利用此輪廓資訊再搭配頭髮的髮色、臉部的膚色和所占區域的面積比資訊，可以於影像中找出行人的位置，即使行人發生遮蔽情況也可成功標示出行人的位置和計算行人的數目。由於行人狀態的解空間很龐大，我們利用馬可夫鏈蒙地卡羅(Markov Chain Monte Carlo)的方法，在解空間中連續取樣，計算行人於影像中的後驗機率 (posterior probability) 分佈，再根據後驗機率分佈，決定出行人最佳狀態。由於馬可夫鏈蒙地卡羅收斂速度慢，因此我們設計三種不同的取樣策略，提升建立後驗機率的效率。實驗時，在不同場景架設不同高度和不同攝影角度的攝影機，測試本研究所提出的技術。結果證明，可適應各種角度的監視影像，且行人發生遮蔽的情況下，也能正確找出行人位置。
俯視型行人計數系統
(2008) 羅安鈞
本研究目的是發展出能計算區域範圍內經過的行人數之系統，利用攝影機模擬人工觀測的方式，取得所需的監測影像序列。本系統分為行人偵測和行人計數兩大部分，行人偵測主要工作為前景(foreground)擷取，行人計數的工作則為行人追蹤及計數。在行人偵測中，最常遭遇的問題就是光影的變化及影像的雜訊，所以我們提出利用兩張連續影格的物件偵測方法，用較短時間差來減少光線影響，並使用較不受影像中雜訊影響的邊緣作為物件邊界，最後由邊緣及注意力區域將物件的邊界以Level Set方式封閉取出，使得影像中的行人區塊擷取出來。在行人計數中，為了解決行人區塊彼此之間重疊合併或分裂以及不同攝影機架設角度下行人區塊形狀多變的問題，我們使用粒子濾波器(particle filter)進行行人的追蹤。粒子濾波器藉由同時提出多種假設並藉由統計算出運動模型來預測出移動物體的位置及形狀等狀態。本實驗中利用橢圓來代表粒子濾波器中的行人狀態，並使用橢圓的中心位置、大小、形狀、顏色等為特徵，量測出粒子與所追蹤行人區塊特徵值之間的相似程度(likelihood)，以更新每個粒子的權重值，再由計算粒子之期望值狀態，作為行人追蹤結果。之後我們將行人區塊依照其追蹤過程，定義成不同的行進狀態(state)，藉由狀態之間的轉換，進行行人數量統計。由各種行人之間分裂合併測試，以及雨天、晴天、夜晚、和長時間高行人流量等各種環境實驗結果得知，本研究所提出之技術對於快速移動及物體大小改變顯著之行人，均有良好的追蹤效果。
公車專用道之監視系統
(2010) 陳彥儀; Yen-Yi Chen
許多城市均有設置公車專用道，它使得公車線路更快且更可靠，然而若有未經授權的車輛駛入公車專用道，將使得公車專用道的好處無法完全實現。本系統主要的目的就是提供一個自動化的系統去偵測公車專用道上非法闖入的車輛，內容大致上分為兩部分：車輛偵測以及非公車辨識。首先做車輛偵測，我們利用local optimal thresholding的方法找出兩種可靠的區域特徵，分別為dark和bright regions，由於區域特徵為局部性特徵，較不受occlusion的影響，又每一輛車都有dark和bright regions，我們可以藉由合併dark和bright regions來偵測車輛。之後對於每個前景物判斷其是否有occlusion的情形，若有則進行切割。當所有前景物都進行切割或不切割的處理之後，得到的每一個object即視為一台車輛。接著在非公車偵測中，對每一台車輛套用一個deformable model，依據在camera calibration中得到的攝影機參數，換算出每一車輛在真實世界的長、寬、高，之後便可辨認出公車專用道上的車輛是否為公車，若為非公車，則須將之標示出來。