透過您的圖書館登入
IP:3.145.156.46
  • 學位論文

運用影像識別技術之實物教學平台

Object Teaching Platform Based in Image Processing Techniques

指導教授 : 蔡哲民
若您是本文的作者,可授權文章由華藝線上圖書館中協助推廣。

摘要


近年來在科技快速的發展及網際網路的普及化下,學校一改以往以言語描述為主的教學方式,轉變為多樣化的影音數位教學方式。然而以往一般實物教學通常是與口頭講授配合,很少能夠與多媒體教材緊密結合。因此如有一套實物教學的輔助平台,在課堂上進行實物教學時可以用來協助實物教材與多媒體教材之結合,且可讓學生在課後之餘利用網路對該平台進行檢索學習,不但能進一步提昇實物教學的教學成效,也能提昇學生課後學習的動機。本研究希望建置一套通用的實物教學輔助平台,該平台可讓教師於課堂上應用,且可供學生在課後進行教材影像查詢及學習。在教材輸入方面,本研究所提出之系統提供Java Application供教師自行建立教材特徵資料庫,且系統會自行根據教師所提供之教材特徵資料庫的樣本特性,自動的選取適用於該教材特徵資料庫之特徵值以及比對演算法,讓對影像處理技術較不熟悉之教師也可簡便的使用該平台,且學生也可透過Java Application及Web-based兩種方式應用該實物教學輔助平台。期望本系統能讓實物教學之成效以及學生之學習意願再次提升。

並列摘要


Because of the rapid progress of computer techniques, images and videos and other multimedia information are incorporated into the object teaching. The object teaching system can benefit not only the in-class instruction but also after-school self-learning. Commonly, the database of the system is setup by the developers. It is difficult for the users to increase or setup the contents of the database. In this thesis, we propose a user-friendly object teaching system. Users can setup the database by providing the samples or images of the samples. The system will automatically select the best features and the most suitable classifier. We develop the system in Java and implement the system in both web-based platform and independent application system. Testing with 12 kinds of common seashells, our system can reach 93% recognition rate without any tuning. We hope this system can effectively support class-teaching and promote the students’ will of self-learning.

參考文獻


[7]. 莊志彥、蘇育任,“國小學童知覺選擇與動物分類概念之研究。科學教育學刊,第7卷,第2期,1999年,第135-156頁。
[10]. 陳柏棻,“職前生物教師動物分類另有概念之研究”。國立彰化師範大學科學教育研究所碩士論文,1993年。
[2]. 李佳玲,“葉片分類”,元智大學資訊工程研究所碩士論文,2003年。
[14]. A. Hong, G . Chen, J. Li, Z. Chi, D. Zhang, “A flower image retrieval method based on ROI feature,” Journal of Zhejiang University Science, pp.764-772 , 2004.
[15]. A. Pentland, R.W. Picard, S. Sclaroff, “Photobook: Content-based manipulation of image databases,” International Journal of Computer Vision, Vol:18 3, pp.233-254, Jun. 1996.

被引用紀錄


蔡濟鴻(2012)。以顏色與灰階梯度特徵為基礎的昆蟲影像辨識系統〔碩士論文,崑山科技大學〕。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6828/KSU.2012.00059
王秀惠(2010)。選擇性還原角之常見鞘翅目昆蟲辨識系統〔碩士論文,崑山科技大學〕。華藝線上圖書館。https://www.airitilibrary.com/Article/Detail?DocID=U0025-2607201017244100

延伸閱讀