簡表
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中文名稱 英文名稱 主持人 補助單位 計畫編號 補助金額 開始日期 結束日期 晶圓缺陷圖像之分析與辨識 Wafer Failure Pattern Recognition 張智星 台積電 600000 2011/9/1 2012/8/31 分散式雲端中介軟體（E2子計畫：雲端應用佈署與管理系統） Cloud Application Deployment and Management System 張智星 台達電 700000 2011/8/1 2014/7/31 基於影像之臉部膚質分析與瑕疵修補 Image-based facial skin analysis and flaws covering 張智星 國科會、創意蘿蔔 NSC 100-2622-E-007 -007 -CC2 700000 2011/6/1 2012/5/31 支援Cloud-aware嵌入式行動多核心平台--子計畫三：整合嵌入式系統與雲端計算的音樂與語音服務 Supporting voice/music services for mobile & cloud synergism 張智星 國科會 NSC 100-2219-E-007 -008 800000 2011/5/1 2013/4/30 時間序列行為探勘技術 Temporal and Sequential Activity Mining 張智星 資策會 600000 2011/1/1 2011/12/31
詳細資料
- 晶圓缺陷圖像之分析與辨識
- 英文名稱: Wafer Failure Pattern Recognition
- 計畫編號:
- 主持人: 張智星
- 補助單位: 台積電
- 計畫執行期間: 2011/9/1 to 2012/8/31
- 關鍵詞: 晶圓缺陷分析、樣式辨認、機器學習、影像處理、學習排序
- 摘要簡介:
晶圓在經過各式各樣的製程後，會由於機台的狀況而產生不同的缺陷圖形，本計畫嘗試使用各種不同的方法（包含影像處理、機器學習、樣式辨認、學習排序等）來分析晶圓的缺陷圖像，並對晶圓缺陷圖像進行分類，企圖進一步找出導致缺陷的機台故障原因。Failure analysis is the process of collecting and analyzing data to determine the cause of a failure. It is an important discipline in many branches of manufacturing industry. Wafer failure pattern recognition is the first data mining step to detect the failure lots/wafers for failure correlation. Pattern recognition is generally categorized according to the type of learning procedure used to generate the recognition result. In this proposal, we will build up one computer aided tool to simplify and speed up the pattern recognition instead of manual check CP/WAT failure map by eyeball view, and enhance both high engineering efficiency and effectiveness.
- 分散式雲端中介軟體（E2子計畫：雲端應用佈署與管理系統）
- 英文名稱: Cloud Application Deployment and Management System
- 計畫編號:
- 主持人: 張智星
- 補助單位: 台達電
- 計畫執行期間: 2011/8/1 to 2014/7/31
- 關鍵詞:
- 摘要簡介:
- 基於影像之臉部膚質分析與瑕疵修補
- 英文名稱: Image-based facial skin analysis and flaws covering
- 計畫編號: NSC 100-2622-E-007 -007 -CC2
- 主持人: 張智星
- 補助單位: 國科會、創意蘿蔔
- 計畫執行期間: 2011/6/1 to 2012/5/31
- 關鍵詞: 膚質分析、瑕疵修補、材質分析、材質合成
- 摘要簡介:
現代人普遍渴望變得更美麗，也喜歡用鏡頭來記錄美的事物。本計畫的目標，要開發一個整合性的膚質分析與瑕疵修補系統，並移植到嵌入式平台上(例如智慧型手機)，對於沒有化妝的使用者而言，可以方便的監控與管理自己臉部肌膚的健康，對於有化妝的使用者而言，可以快速檢測妝是否發生不均勻的情況。對於喜歡自拍的使用者，可以自動對臉上的瑕疵進行修補。因此，我們將用材質分析的方法來辨識臉上的各種瑕疵特徵(包含皺紋、痘痘、粉刺)，以及分析肌膚的光滑度，最後再將瑕疵區域用材質合成的方法進行修補。然而坊間許多相機已內建美膚模式，雖然可以修掉部分瑕疵，但是許多非瑕疵區域的細節可能也會被模糊掉，而本計畫只針對瑕疵區域進行修補的方法相信將可達到更好的效果。我們希望經由本計畫，實際開發出一個適用於嵌入式平台的辨識核心，再推廣到業界，由於智慧型手機是未來的趨勢，我們期許能為使用者帶來更方便的服務。
- 支援Cloud-aware嵌入式行動多核心平台--子計畫三：整合嵌入式系統與雲端計算的音樂與語音服務
- 英文名稱: Supporting voice/music services for mobile & cloud synergism
- 計畫編號: NSC 100-2219-E-007 -008
- 主持人: 張智星
- 補助單位: 國科會
- 計畫執行期間: 2011/5/1 to 2013/4/30
- 關鍵詞: 語音辨識、哼唱檢索、敲擊檢索、曲風分類、雲端運算、平行處理
- 摘要簡介:
隨著無線網路以及行動裝置播放音樂功能的普及，使音樂與語音服務成為 行動加值的基本應用之一，而提供服務的形式亦日趨多元，在語音方面，不管 是利用行動裝置搜尋網路上的關鍵字或是編寫手機簡訊，人們希望可以利用語 音輸入取代行動裝置的按鍵輸入，對於這項應用，語音辨識的速度及準確性則 至關重要；在音樂方面，與實體音樂CD相較，人們更希望能隨時隨地找到最想 聽到的音樂。因此，我們希望建構一個有效率的系統，可以在行動裝置上透過 各種檢索方式搜尋上萬首的歌曲資料庫，找到使用者想聽的音樂，再加上如節 奏、曲風等特徵的輔助，推薦使用者可能會喜歡的曲目，以滿足使用者個人喜 好。
本計畫擬利用行動多核心平台發展音樂與語音相關之應用服務，使用者可 透過各種方式搜尋音樂，如藉由哼唱音樂的片段、語音輸入歌名、情緒或敲擊 節奏進行搜尋。首先由手持式裝置對輸入的音訊進行前端處理以取得音訊特 徵，之後利用雲端技術在伺服端進行資料庫比對，同時搜尋相近曲風的歌曲推 薦給使用者，最後將所有資訊回送至用戶端並呈現給使用者。此架構避免了直 接在前端裝置上進行比對的龐大運算量以及資料庫的儲存空間，因此可以適用 於大部分的手持式裝置，此外，有鑑於抽取某些音訊特徵的運算量對於手持式 裝置的負擔仍太重，因此利用多核心系統進行平行處理，預期可大幅改善計算 所需的時間，加速整體處理的速度，增進應用服務的價值。研究的工作項目如 下：
- 建立多重特徵辨識的音樂搜尋系統
- 蒐集做為辨識用途的音樂及語料
- 實作個人化音樂推薦系統
- 整合系統並實作於多核心嵌入式平台
- 測試及評估應用服務於雲端運算的效能
- 時間序列行為探勘技術
- 英文名稱: Temporal and Sequential Activity Mining
- 計畫編號:
- 主持人: 張智星
- 補助單位: 資策會
- 計畫執行期間: 2011/1/1 to 2011/12/31
- 關鍵詞: 使用者意圖分析、群體行為預測、序列行為分析
- 摘要簡介:
本合作研究計畫預計發展出時間序列行為探勘和預測模組，用以輔助科專計畫「Interactive Consumer Intention Analysis Engine」分析並預測使用者意圖(或行為)。在分析使用者意圖或行為方面，我們會先蒐集(1)群體行為資料(如部落客在社群網站分享的心得)及(2)個人行為資料(如消費者個人偏好)，並利用資料探勘技術(如N維時間序列行為探勘技術)分析出群體/個人行為模式，並開發出時間序列行為預測模組，以輔助本體計畫作為未來預測使用者意圖或行為之應用。