科技與工程學院

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沿革

科技與工程學院(原名為科技學院)於87學年度成立,其目標除致力於科技與工程教育師資培育外,亦積極培育與科技產業有關之工程及管理專業人才。學院成立之初在原有之工業教育學系、工業科技教育學系、圖文傳播學系等三系下,自91學年度增設「機電科技研究所」,該所於93學年度起設立學士班並更名為「機電科技學系」。本學院於93學年度亦增設「應用電子科技研究所」,並於96學年度合併工教系電機電子組成立「應用電子科技學系」。此外,「工業科技教育學系」於98學年度更名為「科技應用與人力資源發展學系」朝向培育科技產業之人力資源專才。之後,本院為配合本校轉型之規劃,增加學生於科技與工程產業職場的競爭,本院之「機電科技學系」與「應用電子科技學系」逐漸朝工程技術發展,兩系並於103學年度起分別更名為「機電工程學系」及「電機工程學系」。同年,本學院名稱亦由原「科技學院」更名為「科技與工程學院」。至此,本院發展之重點涵蓋教育(技職教育/科技教育/工程教育)、科技及工程等三大領域,並定位為以技術為本位之應用型學院。

107學年度,為配合本校轉型規劃,「光電科技研究所」由原隸屬於理學院改為隸屬本(科技與工程)學院,另增設2學程,分別為「車輛與能源工程學士學位學程」及「光電工程學士學位學程」。

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    自適性臉部特徵擷取的動態人臉偵測
    (2006) 李宗岳
    人臉偵測最近幾年來迅速地受到大家的重視,並且廣泛地應用在各種領域,諸如『人臉辨識』、『視訊會議』、『數位監控系統』、『智慧家庭系統』、『智慧型人機介面』等等。此類的應用程式之首要工作即是找出是否有人臉存在,並找出其所在之區域。換句話說,一個可靠且快速的人臉偵測法是相當重要的。 本篇文章提出一個簡單且有效的方法來偵測人臉的位置,由於複雜的背景嚴重影響到人臉偵測的成果。我們首先使用膚色分割和連通成分的方法找出人臉候選區、再使用色彩分析的方法從人臉候選區中去尋找臉部特徵(眼睛、嘴唇)。使用色彩的資訊可以減少檢測時間,不過在不同的光線下會有誤判的情況產生,所以我們用自適性的閥值來找出臉部特徵,針對不同的影像用不同閥值去做判斷,最後利用眼睛和嘴唇的幾何關係找到正確的人臉位置。 我們的實驗證明本論文所提出的方法確實可行且可靠,在少許的條件限制下,對於環境採光變化、不同大小之人臉、及複雜背景等問題都可以有效的處理。除了在臉部特徵被遮蔽的情況下會有偵測不到的狀況,其他情況均有良好的偵測率。
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    基於模糊推論之膚色補償方法應用於彩色影像
    (2004) 施宏政
    彩色影像的色彩資訊應用在物體的檢測(例如利用膚色做人臉檢測之 前置處理)是相當有用的訊息,但是應用色彩作為物體檢測的特徵,首先 必須面對的是光線所造成的影響。在過亮、過暗、陰影或偏光的環境下皆 會使物體檢測的檢測率大為降低。 在本文中採用分散式模糊邏輯推論,利用影像之平均亮度與像素之 RGB值,建構分散式模糊推論引擎,分別推論出像素RGB之補償量,而得 到一種適應不同狀況(光線偏暗或偏亮)之光線補償演算法,解決人臉影像 在不均勻光源的影響,並且配合利用模糊關係與模糊統計試驗法所建構之 膚色相似模型,設計人的膚色檢測器,找出人臉膚色的區域。 並且利用嘴唇的顏色特徵,設計一個唇色檢測器與眼球其低灰度值的 特徵,設計眼睛檢測器,配合人臉五官的幾何關係找出人臉的位置,此方 法可減少複雜背景的影響且可解決多人臉重疊在一個區域的情況。 經由實驗得知此模糊推論模式能有效解決彩色影像之光線補償的問 題,且本文所提之演算法亦可處理複雜背景的影像,因而可提高人臉之檢 測率。
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    自適性閥值的人臉偵測系統
    (2006-06-02) 李宗岳; 葉榮木; 蔡俊明
    本篇文章提出一個簡單且強健的方法去偵測人臉的位置,由於複雜的背景嚴重影響到人臉偵測的成果。我們首先使用膚色分割和連通成分的方法找出人臉候選區、再使用色彩分析的方法從人臉候選區中去尋找臉部特徵(眼睛、嘴唇)。使用色彩的資訊可以減少檢測時間,不過在不同的光線下會有誤判的情況產生,所以我們用自適性的閥值來找出臉部特徵,針對不同的影像用不同閥值去做判斷,最後利用眼睛和嘴唇的幾何關係找到正確的人臉位置。實驗結果除了在臉部特徵被遮蔽的情況下會有偵測不到的狀況,其他情況都有良好的偵測率。
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    應用模糊推論之人臉膚色光線補償
    (2004-06-06) 施宏政; 葉榮木; 蔡俊明
    影像色彩的資訊應用在物體的檢測(例如利用膚色做人臉檢測之前置處理)是相當有用的訊息,但是應用色彩作為物體檢測的特徵,首先必須面對的是光源所造成的影響。在過亮、過暗、陰影或偏光的環境下皆會使物體檢測的檢測率大為降低。在本文中採用分散式模糊邏輯推論,得到一種適應不同狀況之光線補償演算法,解決人臉影像在不均勻光源的影響並且配合利用模糊關係與模糊統計試驗法所建構之膚色相似模型找出人臉膚色的區域。經由實驗得知此模糊推論模式能有效解決彩色影像之光線補償的問題,因而可提高人臉之檢測率。