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利用可程式化系統晶片完成動態影像編碼之區塊比對快速FPGA雛型化設計

由於在動態影像編碼系統中，通常以區塊比對電路來實現移動估測，若以傳統的晶片設計方式來設計區塊比對電路，在對所設計的區塊比對電路進行測試時會遇到一些麻煩，因為設計者常會需要用大量動態影像來測試晶片中的區塊比對電路是否計算正確，並希望能觀看所估測的畫面，設計者必須撰寫複雜的Testbench才能進行模擬，而且無法即時觀測真實電路所估測出的影像畫面，若想要量測真實晶片中的區塊比對電路對於動態影像的估測的結果，可能還必須使用邏輯分析儀和訊號產生器，來處理晶片上許多複雜的腳位的輸出入，可想而知，在測試的過程中會遭遇到許多負擔；因此在本篇論文中，本論文提出了一個採用SOPC（System-on-Programmable Chips）可程式化系統晶片設計方式的系統平台，利用FPGA（Field Programmable Gate Array）合成區塊比對電路，利用快速雛形化的設計，並且透過乙太網路傳送大量動態影像來測試FPGA之中的區塊比對電路，不用撰寫複雜的Testbench，而且可以即時觀測真實的區塊比對電路所估測出的影像畫面，減輕以傳統晶片設計方式的負擔，而且在我們提出的系統平台上，也可以彈性更換不同的區塊比對電路進行測試。

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以環場攝影機網及其資料融合從事一室內停車場內車輛追蹤

一座智慧型停車場須具有快速引導車輛到空位停放、方便管理者管理、安全監控等等功能。其中車輛快速引導系統最能有效且直接的增加停車場的使用效率。然而，完整的車輛引導系統，必須建構一個完善的車輛追蹤系統之上，如何在停車場中建構出一個完善的車輛追蹤系統，便是本論文最主要的討論重點。 我們提出了一個以視訊為基礎的室內停車場追蹤系統，其中使用多個單一類型的三百六十度環場攝影機為視訊來源，同時監控整座停車場內車輛的移動路徑。並以分散式的架構，來達到即時追蹤車輛的目標。另外，利用接圖技術與相鄰攝影機畫面重疊所提供的資訊，調整攝影機在設置時，所產生的誤差。 本系統可以藉由增加環場攝影機的數目，擴大我們的監控範圍，相較於其他大範圍追蹤系統，有著更大的擴充彈性。實驗結果顯示，本系統能夠在模擬車場的環境中，正確的追蹤車輛，並紀錄車輛移動路徑。

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強健性語音辨識上關於特徵正規化與其它改良技術的研究

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研究使用詞彙與語意資訊於

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Providing Component-Based Software Crash Diagnostic Information for JAVA using Program Slicing

The software nowadays is a black box to end user. It can allow users to configure which components to install, such as plug-in, and etc. But, after such initial configurations, the software remains as an abstract black box to end user. End users have no clues in the component inside a software. When software crash, end users can only accept the fact but can do nothing else. Unlike software, some daily used hardware, or consumer appliance may allow some extent of user configurations. For example, we can replace a malfunctioned part of a desktop computer by ourselves through some simple inspection and diagnosis. In this thesis, we propose a solution to address such issue. We use Java Class loader to execute a Java application and catch the exception when it occurs. Then, we use a Java parser to construct the component map of a Java application to show the architecture of the software to end-user. Program slicing technique is used to collect slices of each statement in the Java application. These slices are stored in XML format. When the Java application crashes and emits an exception, our monitor system catch the exception and conjecture the cause of exception via the slicing information stored in those XML. We compute a probability of each component in the component map. The probability shows the likelihood of the component to cause the crash of the application.

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於可程式化系統晶片平台實現向量量化器快速碼字搜尋硬體電路之研究

本論文針對向量量化器（VQ）編碼端的硬體實現提出了一個新的VLSI架構，採用部分距離搜尋（PDS）演算法作為編碼端最佳碼字搜尋的法則。在大多數的軟體應用中，部份距離搜尋演算法可以適度的加速碼字搜尋。本論文提出的新部份距離搜尋演算法適合硬體實現，使用子空間搜尋（Subspace search）、位元平面縮減（Bitplane reduction）和多係數累積（Multiple-coefficient accumulation）三種技術來有效的降低面積複雜度（Area complexity）以及計算latency（Computation latency）。多模組架構的PDS專用硬體電路可以同時針對不同的輸入向量進行編碼，以達到更進一步的編碼加速。我們提出的硬體架構被內嵌於軟體核心中央處理器（Softcore CPU）來進行實際的效能量測。實驗結果顯示出我們的架構提供了一個符合成本效益的向量量化器編碼系統硬體實作解決方案，並且擁有高吞吐量（throughput）和高正確性（fidelity）。

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使用環場及PTZ抏影機結合之系統從事廣域安全監控

本論文提出結合攝影機（omni-directional camera）以及PTZ攝影機（PTZ camera: pan, title and zoom），進行廣域室內安全監控之系統。本系統首先以環場攝影機追蹤進出監控區域的人物，並且將追蹤到之人物的座標傳遞給PTZ攝影機，PTZ攝影機即根據環場攝影機傳來的座標訊息鎖定該人物，然後一邊追蹤，一邊將鏡頭拉近，直到取得該人物的特寫近照，將其儲存，供後續應用。 本系統的統程有三個主要步驟：導先利用相鄰影像相減法（temporal difference method）以及背景相減法（background subtraction）從環場影像中擷取出前景物；接下來追蹤擷取出的前景物，並且從這些前景物中挑選出一個最感興趣的前景物，將其座標告知PTZ抏影機，PTZ攝影機即根據接獲的座標方位，移動其鏡頭尋找該前景物，之後對其展開追蹤直到取得前景物清晰的特寫。以上各步驟，其中間結果並不一定儘如理想，聞中將會探討一些可能的狀況及困難，並提出解決的方法。 物體的追蹤，主要根據物體的特徵（features），本論文利用粗糙集合理論（rough sets theory），從一給予的特徵集合中選擇出適當的特徵集合，希望能夠增加追蹤的效率。而再物體追蹤時，則利用圖形比對法（graph matching method）來決定連續影像中物體的對應關係，達到追蹤的目的。本系統在突然地光線變化時，如：開關燈，仍能順利的運作。

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領袖選擇演算法在容錯行動無線網路環境之研究

隨著網際網路科技的迅速發展，網路拓撲型態也走向無線化。行動無線網路的趨勢使得分散式系統的設計也實行在行動計算之中。現今行動無線網路中有許多應用服務在執行時需要領袖選擇演算法來配合，比如在群組通訊協議之中，當原本的群組協調者發生錯誤無法正常運作時，該群組即需要產生新的協調者。換句話說，領袖選擇在分散式計算中是一個基本問題。然而在無線網路的環境下，分散式系統是極為不安全的，處理器或是無線通訊皆有可能發生錯誤，良好的處理器或是通訊通道可能因此遭受其影響，因此在這個網路環境之下，更需要容錯計算來確保領袖選擇的運作。我們在此提出一個容錯式領袖選擇演算法，該演算法可以容許最多的錯誤單元，並且使用最佳化的通訊複雜度達成所有良好的處理器可以選擇共同的領袖。

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語言模型訓練與調適技術於中文大詞彙連續語音辨識之初步研究

在過去三十年間，統計式語言模型在各種與自然語言相關的應用上一直是一個重要的研究議題，它的功能是擷取自然語言中的各種資訊，諸如前後文資訊（contextual information）、語意資訊（semantic information）等，再利用這些資訊以機率量化來決定一個詞序列（word sequence）發生的可能性。例如，在語音辨識中，語言模型扮演的角色是要解決聲學混淆（acoustic confusion）的問題，將正確的辨識結果從有可能的候選詞序列中挑選出來。 近年來，語音辨識在我們生活中已有越來越多的應用，例如語音聽寫（voice dictation）、電話轉接（call routing）系統等等。但是語音辨識效能的好壞，通常會隨著辨識任務的詞彙或語意的不同，而受到嚴重的影響，於是誕生了語言模型調適的研究。語言模型調適是要利用辨識任務中固有的詞彙和語意資訊來彌補訓練語料與測試語料間的不一致性（mismatch）。 在本論文中，提出了原本應用在機率式資訊檢索上的主題混合模型法（topic mixture model, TMM）來動態的利用長距離的主題資訊，並且運用在語言模型調適上得到了不錯的效果。此外，本論文對最大熵值法（maximum entropy, ME）亦做了深入的研究，最大熵值法是一種將不同資訊來源（information sources）整合的方法，在此方法中，每一個資訊來源都會引發一群限制（constraints），限制合併後的語言模型要滿足所有的資訊。然而，這些限制的交集（intersection），是滿足所有資訊的機率分佈的集合，在這個集合中，擁有最大熵值（highest entropy）的機率分佈即為此方法的解。初步的實驗結果顯示以最大熵值法來合併一連詞、二連詞與三連詞所得到的語言模型，比用傳統最大相似度估測法（maximum likelihood）所訓練的語言模型，在中文廣播新聞轉寫上的字錯誤率（character error rate, CER）與語言模型複雜度（perplexity）都達到較好的效果。

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以SOPC為基礎架構發展聰明型攝影機—影像擷取，形態運算

目前的監視系統大都使用攝影機來做為監視的工具，然而此類的攝影機是將影像擷取後送至主控室，由監視人員透過監視人員透過螢幕來做監視，如此對監視人員的精神實在是一大負荷。較先進的監視系統會先將攝影機所擷取的影像透過電腦系統加以分析，以達到自動監視的目的，然而此種監視系統需要大量的電腦設備。 本論文的目的是想發展一種聰明型攝影機，希望此類聰明型攝影機能夠自己去分析、偵測可疑的目標物，最後再將此目標物的特徵及位置傳回電腦端。如此監視系統即不用監視人員緊盯著螢幕監視，也無須龐大的電腦設備即可達到自動監視的目的。 本論文中我們以硬體設計了一個CMOS攝影機的控制界面電路，可以直接讀取攝影機所拍攝到的影像。另外也設計了一個可程式規劃(programmable)的型態運算(morphological operation)電路，可以對所擷取的影像做處理。為了驗證所提出的架構可以即時的處理，我們也設計了一個VGA顯示器控制界面，可將運算後的結果以灰階影像直接顯示在螢幕上。整個系統的發展是以SOPC (System On Programmable Chip)為平台，利用硬體描述語言(Hardware Description Language)所發展而成。