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Research Laboratories 研究群

多媒體技術實驗室

Multimedia Technology Laboratory

研究人員

廖弘源 Hong-Yuan Mark Liao 呂俊賢 Chun-Shien Lu 陳祝嵩 Chu-Song Chen 黃文良 Wen-Liang Hwang 劉庭祿 Tyng-Luh Liu
Research Fellow Associate Research Fellow Research Fellow Research Fellow Research Fellow

研究群介紹

多媒體相關技術在過去二、三十年影響並改善了人類的生 之下執行人數計算有幾項困難點。首先，如果這些相機所 計式機器學習在近年來扮演了重要的角色，這可以由頂尖的國際會議(
活方式。它與生物科技及奈米科技各自擁有了二十一世紀 觀看的範圍屬於同一個範圍，那麼這個問題便成為如何運 如CVPR, ICCV, NIPS)所發表的論文得到印證，預期在未來機器學習仍會
最具影響力的科技產業。多媒體的研究涵蓋的範圍極廣， 用此組異質相機執行互補式的人數計算。也就是說，當其 是推動電腦視覺研究進步的一大動力。此外，進入網際網路時代，資料
舉凡視訊、音樂、三維動畫、影像、聲音，均屬於其範疇。 中某一相機看到的人群相互遮蔽時，能否利用其他相機所 量遠大於過去，然而其中也包含一定比例的錯誤，如何在巨量資料之下
觀察的將人數確定下來。因此，視覺知識在不同相機之間 進行有效且容錯的機器學習成為另一個具挑戰的議題。而電腦視覺資訊 多媒體科技形塑我們的未來
過去十年中，多媒體技術實驗室將研發重心放在多媒體訊 的傳遞變成支援此議題的重要支柱。此外，如果這些相機 的取得方式，經過多年的演進，除了利用傳統攝影機以及一般目視角度
號處理及多媒體應用兩大領域。本實驗室在過去已研發出 所監看的範圍屬於不同的範圍，如何將各相機之重要跡證 取像外，藉由三維影像取代二維影像以賦予額外的深度資訊，或者透過
多項具指標性的系統並將之技轉給業界。其中，我們的「 加以採集並互相印證成為重要的議題。在視覺知識傳遞方 飛行的攝影機來產生更多方面的觀看視角，也提供了更多元化的選擇；
雞尾酒浮水印」技術於2001年技轉給美國 Digi Bits 公司， 面，我們將從相互註記(registration)開始。有時因為遮蔽 預期此方面將在不久的未來帶動新穎的應用發展。另外在視覺觀念的探
它的相關美國專利於2008年由中研院售予其他相關公司。 的效應使得註記產生困難，我們打算以影像區塊(blob)為基 索上，也逐漸走出物體辨認層次的侷限，開始探討更高層之觀念如視覺
在2008年，本實驗室研發一套「廣告機人數計數」系統， 礎，利用自身設計的新對應技術將子區塊(sub-blob)的對應 關注區域、美感判斷等。未來數年，本實驗室將花部份心力於多方位電
此系統透過學界科專技轉給竹科桓基公司，其使用正確率 精準算出，解決視覺知識傳遞的第一步。接下來，我們打 腦視覺之研究。議題包括：(1)由視覺關注區域為基礎進行物件分割、偵
達到90%。另外，本實驗室於2006~2009年之間陸續將「 算利用更精細的對應技術，改善原先的註記技術，使視覺 測，及辨識；(2)飛行攝影機追蹤特定目標，及其與人互動的研究；(3)
人臉偵測」系統技轉給數家科技公司。在2010年，本實驗 知識傳遞能更準確。 即時美感計算及拍攝建議反饋之研究；(4)由傳統影像推導出三維影像結
室研發的「模糊車牌辨識」系統透過學界科專技轉給工研 構。
院，這個辨識系統能有系統地解決模糊車牌辨識的相關問 2.Compressive Sensing and Sparse Representation：壓
題。另外，本實驗室亦執行『數位典藏暨數位學習』國家 縮感測 (Compressive Sensing) 是一具革命性的新壓縮技
型科技計畫，並將所研發之數位化老影片修補技術於2011 術，因為它將取像及壓縮同時完成，而且發展了一個新的
年年底技轉給「國家檔案局」。 理論，超越了 Nyquist rate 的範疇。此項新的壓縮感測理
論，將大部份的計算由編碼端(適用於資源有限之行動裝置
在未來數年中，本實驗室將研究重心放在三大項目，分別 與感測器)移到解碼端。基於訊號稀疏性的假設，壓縮感測
是(1)視訊鑑識 (Video Forensics)；(2)Compressive Sens- 理論上能藉由一些最佳演算法，由(極)少數的取樣資料，重
ing 及稀疏表達法 (Sparse Representation)；(3)多方位電 建回原來的訊號。如此一個全新的理論，使得壓縮感測自
腦視覺 (Multi-perspective Computer Vision)。茲分述如 從2006年第一次發表以來，近年來於訊號處理相關領域成
下： 為一個熱門研究議題。此外，針對某些問題其所要處理訊
號本身已具備稀疏性或可被稀疏化，壓縮感測已被廣泛應
1.視訊鑑識：自從美國遭遇 911 攻擊後，反恐變成許多先進 用於包含訊號處理在內的不同領域上。無疑地，這個新興
國家最關心的議題。近年來，視訊監控攝影機幾乎佈滿於 研究議題已打開研究相關根本與應用問題的機會。未來幾
所有現代城市中。因此，在龐大的視訊片段中做有效地搜 年中，我們計畫主攻以下數項議題：(1) 快速壓縮影像感測
尋變成一個很重要的議題。未來數年中，我們會將部份研 法；(2) 快速OMP演算法(Fast Orthogonal Matching Pur-
究心力投注於如何在一個由異質相機所拍攝的大量視訊片 suit)；(3) 利用訊號稀疏表示法探討多重輸入系統； (4) 利
段中做犯罪跡證探勘。這是一個相當具有挑戰性的領域。 用訊號稀疏表示法之single-pass碼簿學習。
投入此領域必須具有視訊處理、人工智慧，及傳統鑑識科
學的能力。我們將由兩項子題切入，分別是(1)多相機人數 3.多方位電腦視覺：讓電腦瞭解真實世界中的視覺觀念是極
計算；及(2)在異質相機間的視覺知識傳遞。在多相機環境 具挑戰性的一項工作。主要的原因是自然界中涵蓋了複雜
的物體類別，各種變化的環境，以及高自由度的運動等。
由於視覺上的觀念很難用簡單清晰的法則來加以描述，統

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