• 研究生: 顏浩恩
• 畢業學年度: 111
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現行藥物開發的動物實驗多數以小鼠做為實驗對象，由於無法透過語言溝通來了解小鼠的感受，目前普遍用以觀察小鼠狀態的方法是透過臉部表情和行為模式。近年來由於機器學習的蓬勃發展，相關的辨識技術與應用獲得大幅度的進展，其中也包含了小鼠臉部及行為判別。然而，監督式的機器學習演算法在分析小鼠表情及動作判別的應用上會遇到兩個主要的挑戰：第一個是需要大量的資料集來減少小鼠間的個體差異對機器學習效能的影響；第二個是由於小鼠的狀態都必須透過第三方觀察得知，因此如何驗證資料標記的可靠性是一大問題，然而準確可靠的資料標記對於機器學習模型的訓練是非常基本的要求。特別是在小鼠的痠、痛分析的問題上，人類無法與小鼠透過言語溝通判斷正確的資料標記。
本論文將著重於訓練樣本與特徵於不同分類架構的效應分析，用以克服上述的兩個挑戰。比較的架構包含產生訓練樣本的方法、小鼠的行為特徵萃取、影像上的時間特徵以及不同類別的機器學習模型，透過實驗分析這些不同架構於相同資料集所產生出來的結果、驗證是否符合預期。產生出來的結果主要是透過觀察準確率、誤報率，和檢測率去觀察不同系統於少量資料與未曾包含於訓練過程的新個體表現。本篇論文並提出了一個非監督式的方法與其他架構作結合，嘗試減少過擬合的現象還有資料標記不夠精確的影響。

• 研究生: 劉宇珉
• 畢業學年度: 109
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台灣的農業面臨人口老化與國外低廉價格的威脅，近年來逐漸朝向精緻化農業發展，利用自動化與客製化的生產環境提升農產品品質，提升其市場競爭力。然而，許多農產品的檢測方法與標準並未隨著農業精緻化而有所提升，以杏鮑菇為例，杏鮑菇在台灣是一種常見的食用菇類，具有營養價值和經濟價值，新鮮度則是影響其價值的重要關鍵因素。然而，目前僅有的分級方式還是依據其物理大小分為三級，至於品質方面的檢測指標則付之闕如。因此杏鮑菇的品質往往必須回歸到消費者的感官(如：視覺、嗅覺、味覺、觸覺等)，加上經驗法則進行主觀判定。
高光譜影像技術常被使用在農作物檢測上，與彩色影像相比高光譜影像能夠蒐集眾多窄光譜波段，並涵蓋人眼不可見的紅外光波段，因此能夠針對不同的物質所反射的光譜特徵進行分析，用以偵測人類肉眼不可見的物質與資訊。本論文利用高光譜影像判斷杏鮑菇的新鮮度，所提出的方法是對目標物的高光譜影像波段間使用平滑濾波器搭配微分分析法，利用現今發展成熟的分類器如神經網路、支援向量機、隨機森林，針對杏鮑菇的新鮮度已儲存的日數進行分類判斷，並透過實驗來比較多項平滑濾波器結合微分分析法之預測效果。

• 研究生: 陳彥均
• 畢業學年度: 104
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壽司為日本飲食文化中代表性食物，於八十年代開始逐漸由日本推廣至全世界各地，今日壽司在全世界各地區均十分風行。迴轉壽司為壽司餐廳的一種，由壽司師傅將製作好的壽司放在盤子後，藉由運輸帶圍繞餐廳的坐檯，由顧客挑選喜愛的品項取用，迴轉壽司店通常比傳統壽司店的價錢來得大眾化，因此更廣泛受到一般大眾的歡迎。然而迴轉壽司店經常需要面對兩個問題，第一個為如何保持製作好壽司的新鮮度，由於大部分壽司品項均含有海鮮，如何保持輸送帶上壽司的新鮮度成為一個非常重要的考量。第二個為哪些壽司品項為目前需要優先製作，目前大多數迴轉壽司店依賴壽司師傅的經驗來決定將製作的壽司品項，但是由於客戶的喜好不同，此方式經常導致部分品項生產太多(少)，進一步造成新鮮度的疑慮、食物成本浪費或顧客用餐品質下降等問題。
本論文開發結合影像處理與機器學習技術的壽司品項自動辨識系統。系統利用數位影像的前處理(模糊化、Canny邊緣偵測、霍夫轉換、連通成分、背景去除、色彩空間轉換等)將影像中的壽司區域圈選出來，再透過機器學習與圖形辨識的非監督式分群與群數自動估計(K-means、PBM-index)預估壽司中所包含的食材數量，最後利用監督式的分類(貝氏分類器、支持向量機)技術針對壽司品項進行分類。本論文於實驗部分透過真實拍攝的壽司影像進行驗證，並且加上不同程度的干擾與雜訊分析所開發系統的抗干擾與抗雜訊能力。