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跨域智慧晶片設計課程推廣計畫
Cross-Domain Smart Chip Design Course Promotion Program
楊老師主持或共同主持的研究計畫,以及實驗室開發的開源程式與系統。
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Cross-Domain Smart Chip Design Course Promotion Program
同時聽語氣和內容判斷情緒,給出各種情緒的可能性,而不是只貼一個標籤。
比較雙向 Mamba 與 Transformer 骨幹於 IEMOCAP 文字加語音多模態情緒辨識的表現,並採用聯合 Valence-Arousal 機率輸出;為 arXiv 預印本 2609.05755 的程式碼釋出。
臉和聲音都對得上才放行,只需要一般的網路攝影機和麥克風。
雙階段驗證設計:先以 VGG16 人臉分類器辨識已註冊使用者,再以 ResCNN 語者編碼器驗證其聲音,僅需一般網路攝影機與麥克風;發表於 ICETA 2024。
用攝影機協助監考:辨識考生身分並理解場景,運算量小到能在教室現場的裝置上執行。
以視覺為基礎的監考系統,結合 Swin-T 語意分割(準確率 92.74%)與 ShuffleNet V2 人臉辨識(98.58%),於決策層融合,可部署於邊緣裝置。
成員 林庭毅
在校內儲能系統旁的小型運算裝置上壓縮量測資料,並預測系統接下來的狀態。
協助彰師大校內 1 MW 儲能系統運轉:邊緣裝置以離散小波轉換、短時傅立葉轉換與 Huffman 編碼處理量測資料,以 LSTM 類神經網路預測系統行為,並分析電力品質與太陽能整合,朝零耗能校園(SDG 7)邁進。
成員 朱冠軍
用攝影機認臉,自動點名。
以 Tkinter 與 OpenCV 開發的桌面應用程式,可擷取人臉影像、訓練辨識模型並即時記錄出席,結果存入 CSV 或 MySQL 資料庫,亦可手動補登;由 TEEP 計畫支持。
在平價微控制器上判讀心電圖,分辨不同類型的心跳。
以小波轉換進行心電圖心跳訊號的前處理與特徵擷取,並以 ANN 與 CNN 分類心跳,部署於低成本微控制器(Arduino Nano、ESP8266 MicroPython)。
從兩棟校舍的電表資料看懂用電規律,並預測接下來的用電。
利用彰師大兩棟建築(HT5、HT9)2022 年 9 月的智慧電表資料,進行校園用電量的分析與預測。
會自己巡邏的機器小車,能維持直線行駛,並以雷射測距感測周遭距離。
設計並建置自主巡邏機器車,以 MPU-6050 慣性感測器搭配 PID 控制維持直線行駛,並使用 ESP32 搭配 VL53L 系列測距感測器與 Blynk 監控。
把美國手語翻成英文句子。
將手語特徵經線性層投影至 T5 語言模型,把美國手語翻譯成英文文字。
從影像辨識手語,轉換為文字或語音。