新型快速機械/電腦視覺關鍵技術開發與智能自動化多目標生物特徵辨識與追蹤模組之整合應用;New and Critical Technology Development of Fast Machine/Computer Vision and Its Integrated Module Applications of Intelligent Automated Multi-Target Biometric Identification and Tracking

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题名:	新型快速機械/電腦視覺關鍵技術開發與智能自動化多目標生物特徵辨識與追蹤模組之整合應用;New and Critical Technology Development of Fast Machine/Computer Vision and Its Integrated Module Applications of Intelligent Automated Multi-Target Biometric Identification and Tracking
作者:	國立中央大學生醫科學與工程學系
贡献者:	國立中央大學生醫科學與工程學系
关键词:	電腦視覺;機械視覺;邊緣運算;深度學習;自注意力;自學習;快速資料密度泛函轉換;computer vision;machine vision;edge computing;deep learning;self-attention;self-learning;fast data density functional transform
日期:	2022-07-26
上传时间:	2022-07-27 10:43:24 (UTC+8)
出版者:	科技部
摘要:	本多年期計畫基於前期發展之「快速資料密度泛函轉換」方法，建構出具有自發性的自注意力以及自學習的神經網路模組。本方法建立於量子力學當中，因此兼具堅實理論架構以及應用彈性。在遵守物理法則之下，該自學習與自注意力模組可使用在多模態與多通道的腦腫瘤影像分割以及多物件即時影像追蹤，因此適用於腦內手術導航之臨床研究、提供病灶定位分割與三維視覺化之技術，以及臨床醫學。另由於計算複雜度小且服從各類物理感測架構，因此亦適合作為邊緣計算智慧感測模組的計算核心。望能藉此技術改變深度學習以及電腦/機械視覺之現成架構，並成為新一代的理論與應用核心。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
显示于类别:	[生醫科學與工程學系] 研究計畫

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