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    以圖形處理器加速臉部辨識
    (2013) 黃瀚興
    臉部辨識（Face Recognition）是一種生物辨識，透過臉部特徵進行身分辨識。其中主成分分析法（Principle Component Analysis, PCA）被廣泛運用在臉部辨識，因為此法可以保留臉部特徵的主要成分，以降低資料維度及計算複雜度。運用主成分分析法進行臉部辨識分為訓練與辨識兩步驟。在訓練步驟，傳統的主成分分析法先計算訓練樣本的共變異矩陣並求得主成分的特徵向量。在辨識步驟，則透過計算訓練樣本與測試樣本投影在主成分特徵向量上投影量，決定辨識結果。 主成分分析法在針對高資料維度，計算共變異矩陣的特徵向量所花費的時間與所需記憶體空間都相當可觀。本研究提出以圖形處理器(Graphical Processing Units, GPU)分別加速臉部辨識的訓練與辨識步驟，其中訓練步驟以GPU加速NIPALS和GS於計算訓練樣本的的主成分，辨識步驟則以GPU加速測試樣本對特徵向量的投影計算。實驗結果顯示相較於OpenCV的Eigenface，訓練部分NIPALS GPU在得到5.9倍的加速，GS GPU則有5.25倍的加速，辨識方面能夠有1.57倍的加速效果。
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    國小學生科技創作歷程之研究--以三年級紙板凳製作教學為例
    (國立臺灣師範大學科學教育中心, 2013-03-??) 黃瀚興