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[分享] 成大碩士論文

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aia

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電梯直達

1^#

發表於 2004-9-4 16:12 |只看該作者 |倒序瀏覽

因為希望大家可以尊重這位同學的專業學養，所以就不把他放在歡笑一籮筐了

據說該生口試特別順利，其研究論文題目如下圖：

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Have you ever danced with Devil in the pale moonlight?

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kidz

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2^#

發表於 2004-9-4 16:54 |只看該作者

Re: [分享] 成大碩士論文

Originally posted by aia at 2004-9-4 04:12 PM:
因為希望大家可以尊重這位同學的專業學養，所以就不把他放在歡笑一籮筐了

據說該生口試特別順利，其研究論文題目如下圖：

有可以下載來閱讀的地方嗎?

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cychang

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3^#

發表於 2004-9-4 16:57 |只看該作者

Re: [分享] 成大碩士論文

前幾天收到一位學長寄來這位學弟的論文 pdf 檔案，
真的太令人佩服啦，這才是研究啊。
想我看的圖片也不少，卻沒想過認真的做點研究。

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aia

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4^#

發表於 2004-9-4 16:59 |只看該作者

Re: [分享] 成大碩士論文

一年後（2005.7.30）公開

可以把他記在PDA的TO DO裡面

Have you ever danced with Devil in the pale moonlight?

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Lucian

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衝刺中

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5^#

發表於 2004-9-4 17:11 |只看該作者

Re: [分享] 成大碩士論文

昨天已經收過該 pdf，
覺得寫得合情合理的。
也同意不能當笑話看，這是值得討論的技術。

其實，類似技術的技術早就在業界上使用，
譬如 SurfControl 公司的 mail filter，（台灣的代理是一高商務科技）
兩年前在公司借測過，
其中有個功能，號稱可以掃瞄郵件中的圖檔是否為色情圖片，
該功能就是用膚色面積比率的方式，
但兩年前也許技術不是很好，有時還是會誤判。

TRGpro -> T600 -> TT -> TT3 -> iPhone

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doobop

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6^#

發表於 2004-9-4 17:51 |只看該作者

Re: [分享] 成大碩士論文

台灣某家軟體廠商好像也有類似的solution
聽說是用線條去判斷的...not sure

anyway, 這樣的演算法還真是令人讚嘆啊～

Doo-Bop的比利時啤酒週記 [url]http://blog.roodo.com/doobop/[/url]

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Louisc

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7^#

發表於 2004-9-4 20:14 |只看該作者

Re: [分享] 成大碩士論文

他好像是本來可以下載，可是後來才改成一年之後開放下載的。
看來得問問成大的朋友有沒有留下這篇論文拉！

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odinlee

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8^#

發表於 2004-9-5 17:20 |只看該作者

Re: [分享] 成大碩士論文

Originally posted by aia at 2004-9-4 16:12:
因為希望大家可以尊重這位同學的專業學養所以就不把他放在歡笑一籮筐了

據說該生口試特別順利，其研究論文題目如下圖：

剛剛查了一下，這兩個口試委員一個是我老闆，另一個是我口試時的口試委員。
這篇論文的指導教授，專長在影像處理且兼任計中的職務，這個題目在計中管理上可能蠻有用的吧。

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zgenius

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TA的每日心情

	慵懶 2011-4-15 01:33

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[LV.1]初來乍到

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9^#

發表於 2004-9-5 23:31 |只看該作者

Re: [分享] 成大碩士論文

我有同學也是做類似的研究，
這方面的研究，用於過濾色情網站當然是很有幫助的。

目前好像很多都是用膚色的比例來判斷是否為色情圖片，
但是這樣一來，會對於像大頭貼這種也是膚色很多(整張都是臉)的照片，會做出錯誤判斷。
所以如何判斷這種例外狀況，也是重點。

題外話，
做這方面的研究，雖然可以很大方的收集色情圖片、影片，好像很爽...
不過意志力要強，不然會消瘦的很快～
是一份不簡單的研究。

[ Last edited by zgenius on 2004-9-5 at 23:35 ]

zgenius右手定則：當你逆著時間回憶過去，心情是向上的；當你順著時間思考未來，心情是向下的。

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todau

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10^#

發表於 2004-9-5 23:54 |只看該作者

Re: [分享] 成大碩士論文

呵呵, 這篇 pdf 我也收到過.

僅僅用膚色做判斷已經是比較舊的方法了.
這篇裡面, 用膚色是最基本的, 接下來還認人臉, 剔除大頭照.
然後, 會認 nipple, pubic area, 以避免與 bikini 照片弄混.
其實, 看得出來學生還頗用心的唷.

也看的出來, 方法還有不少改進的空間.
沒花太多時間看, 似乎僅有列出辨識率, 而沒有列出辨識時間.
直覺上, 似乎會花掉不少時間來辨識一張圖片.
這研究應該是可以持續下去.

(不好意思, 自己的論文也跟圖有關, 多說了幾句. :-P )