AI 跨域應用研究所

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該研究所主要研發方向在人工智慧、物聯網科技、智慧製造技術等,與企業合作技術開發及研究四大主題,包含「智慧顯示科技開發與應用」、「元宇宙3D顯示器」、「影像顯示器智慧製造與自動生產校正」及「智慧資安技術發展」,共同培育產業實務需要的人才。另可透過產學合作機制與企業聯手開發人工智慧相關創新應用服務,加速孵育AIoT整體解決方案進軍國際市場,符應行政院110年核定「六大核心戰略產業推動方案」有關「資訊及數位」之內涵,符合國家重點領域「人工智慧、智慧製造」之設立精神。 此研究所目標為深化研究、產業技術升級、整合不同專業領域資源、以及開發科技新的契機。此研究所教學研究領域包含:深度學習、人工智慧系統平臺、影像處理與分析、電腦視覺、自然語言處理、智慧顯示科技、智慧物聯網科技、智慧製造技術、智慧機器人等。課程特色注重產業鏈結,聘請國內外研究單位與企業之人工智慧應用領域專家參與授課,落實學用合一,解決學用落差。並與企業合作擬定技術開發議題,共同指導研究生進行前瞻技術開發計畫,培養具備人工智慧跨域應用所需的專業知識與實作技術的人才,解決產業實務議題。

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    基於巨觀邊緣感知與對比圖分析的高動態範圍成像
    (2025) 鄭翔元; Cheng, Hsiang-Yuan
    本研究主要探討高動態範圍影像處理中,在極端光照條件下的影像主體重建與色調映射問題。當畫面遭遇強烈背光、低光源或大面積背景干擾時,傳統的影像處理方法經常無法有效地凸顯主體,且在壓縮動態範圍過程中容易造成細節喪失與色彩失真。本研究針對上述問題,提出一套考慮巨集邊緣資訊的影像處理方法,結合全域與區域對比度評估,透過調整適合的色調映射曲線,使暗部細節清晰且避免亮部過曝。此外,研究中亦針對色彩還原問題,於色彩轉換過程中引入色域映射模型的補償機制,有效避免傳統方法常見的色相偏移與飽和失真現象。本論文透過實驗驗證所提出方法的有效性,並經由業界常見的客觀指標評估其在亮度、色彩準確性與視覺對比度上的改善效果,期望能提供未來影像訊號處理系統設計的重要參考。
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    基於色調映射與模型可解釋性技術的人臉偵測優化
    (2025) 李少榆; Lee, Shao-Yu
    邊緣攝影機在極端背光與低光環境下,因對比失衡與雜訊升高,常導致人臉偵測表現顯著退化。本研究以全域與區域色調映射為核心,結合輕量化偵測器進行系統性評估與消融,聚焦於「前端影像增益」與「小樣本重新訓練」的相對效益與互補效應。結果顯示,在背光與低光影像集中,最佳組合可將檢測精度由 11.6% 提升至 50.7 % ,並明顯改善困難區域的人臉可見度與穩定性。基於此結論,我們提出適用於資源受限情境的實作指引,說明前端增益與輕量偵測的搭配原則與取捨,提供可部署方案,並為後續自適應色調映射與輕量偵測器的協同設計奠定基礎。