於行動裝置上之實境即時影像辨識

祁恒昱

doi:10.6342/NTU201602224

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?	表示一个字母切截，输入两个?表两个字母，依此类推，例：输入「Appl?」，查得结果应为appl e , appl y … ( 常用于英文字查询 )
*	表示不限字母切截，由0~n. 例：输入「appl*」，查得结果应为appl e , appl es , appl y , appl ied , appl ication … ( 常用于英文字查询 )
AND、OR、NOT	布尔逻辑组合关键字，用来扩大或缩小查询范围的技巧。 (1) AND ：缩小查询范围 (2) OR ：扩大查询范围(3) NOT：排除不相关的范围

DOI 是数位物件识别码（ D igital O bject I dentifier ）的简称，
为物件在网路上的唯一识别码，可用于永久连结并引用目标物件。

使用DOI作为永久连结

每个DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」便成为永久网址。
如以DOI号为 10.5297/ser.1201.002 的文献为例，此文献的永久连结便是： http://dx.doi.org/ 10.5297/ser.1201.002 。
日后不论出版单位如何更动此文献位置，永久连结所指向的位置皆会即时更新，不再错失重要的研究。

引用含有DOI的文献

有DOI的文献在引用时皆应同时引用DOI。若使用APA、Chicago以外未规范DOI的引用格式，可引用DOI永久连结。

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於行动装置上之实境即时影像辨识

Real-time Mobile Visual Object Recognition in Real Scene

祁恒昱 , 博士　　导师：陈铭宪　　

英文 DOI： 10.6342/NTU201602224

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摘要 │ 参考文献 (112) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

The popularization of mobile devices and the advancement of wearable devices make the augmented reality (AR) scenarios become feasible. However, the success of AR applications relies on a key technique, real-time visual
object recognition in real scene. Therefore, in our dissertation, we developed a framework called SpAtialized Grid based structured learning for Real-scene Object recognition (SAGRO). The proposed SAGRO is not only able to locate the visual objects precisely but also achieves real-time performances. Based on the techniques of mobile visual object recognition, we presented two applications to improve user experiences in their daily life. First, we proposed a commercial item retrieval and recommendation system, UbiShop, on mobile phones, whereby users can timely get the related information of interesting commercial items by taking pictures of them. Users can also obtain recommendations on visually similar commercial items to help their buying selections. Moreover, observing the fact that more than 63 percent of the drivers in the United States in 2013 have been led astray because of receiving confusing GPS driving instructions, we presented a more intuitive driving instruction, iNavi, by detecting interesting regions from the sight of vehicle drivers to help them quickly and correctly recognize the turning points.

参考文献 ( 112 ) 〈TOP〉

[1] R. Achanta, S. Hemami, F. Estrada, and S. Susstrunk. Frequency-tuned salient region detection. In CVPR, pages 1597–1604, 2009.
连结：
[4] B. Alexe, T. Deselaers, and V. Ferrari. Measuring the objectness of image windows. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell., 2012.
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[5] M. Andriluka, S. Roth, and B. Schiele. Monocular 3D pose estimation and tracking by detection. In CVPR, 2010.
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[6] P. Arbeláez, B. Hariharan, C. Gu, S. Gupta, L. Bourdev, and J. Malik. Semantic segmentation using regions and parts. In CVPR, pages 3378–3385, 2012.
连结：
[7] R. C. Atkinson et al. The Control Processes of Short-term Memory. Stanford University, 1971.
连结：

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