第二章 相關研究與技術背景
2.1 文獻探討
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第二章 相關研究與技術背景
在本章節中，我們將從兩個面向進行相關研究與技術背景之探討，其一是電腦視 覺與其應用之文獻探討，以及社群網站的演進與使用者的影響；另一方面為我們所應用 在臉書相片及使用者研究上之工具、方法、演算法探討。
2.1 文獻探討
電腦視覺，也稱機器視覺，是一門教機器如何看的科學，因為影像對於機器來說 只是一堆數據，機器並不了解這些數據背後所代表的意義，因此需要將圖像信息先轉成 數字圖像，再讓機器模擬人的判別準則，去理解、識別它，以達到讓機器代替人眼、去 模擬人對事物的思考，也就是讓資料經過一個為其設定的程序，再去做圖像的分析、處 理或識別。電腦視覺初步的應用為影像處理，常見的影像處理有影像強化、影像復原、
影像分割、影像壓縮、影像平滑化等等，而電腦視覺可以再進一步對內容去做分析，包 括影像的校正、人物辨識、物件偵測、事件偵測、環境偵測等，從此可知電腦視覺的應 用性很廣泛。
其中，從影像中偵測人臉的研究已經發展了數十年之久，此技術的衍生應用也相 繼而來，最早大約是從數位相機開始興起，相機裡的人臉偵測功能與微笑拍照功能，讓 焦距可以對準人臉，避免在拍照的時候，發生失焦的情形。而關於人臉偵測的演算法，
Paul Viola 等人[1]提出了幾種演算法，來訓練人臉、偵測人臉，以達到快速找到人臉的 效果，像 OpenCV 裡面所提供的人臉偵測相關範例，也有使用他們所提出的論文方法去 實作。除了人物辨識外，物件偵測也是電腦視覺裡一塊很重要的領域，從早期單一類別
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物件偵測與辨識，逐漸演進到多類別物件偵測與辨識、場景分類、甚至環境識別等，舉 ImageNet 為例[2]，它是一個龐大的影像資料庫，從 2010 年開始每年會舉辦一次大型視 覺辨識競賽，競賽內容主要以兩個任務為主，一是物件偵測，另一個是圖像分類；物件 偵測要求在影像中，準確偵測出 200 類物體並框出其具體位置的邊界框；而圖像分類則 是給予 1000 個類別，須將相片做準確分類以及框出該類別的邊界框[3]。從每年的比賽 結果可以觀察到，在偵測部分，精確度由 2013 年的 0.23 提升到 2015 年的 0.62；而在分 類錯誤率的部分，則由 2010 年的 0.28 降到 2015 年的 0.036，可以發現整體準確率的大 幅提升，以及電腦視覺技術的進步。
另外，Google 科學家們在 2014 年發表了一篇文章[4]，內容是介紹他們打造的圖像 描述系統，所採用的方法是結合電腦視覺系統與自然語言處理系統，經由機器學習訓練 它的影像辨識和描述能力，將一張影像轉換為一段英文描述句(如圖 2.1)，並且也有以人 工評分的方式，將圖像描述的品質分成描述無誤、輕微錯誤、還算與圖片有相關、與圖 片無關等四種表現，此研究在電腦視覺的領域，開創了新的議題與方向。
圖 2.1、Google 的圖像描述系統的運作架構
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透過這些資訊，可以知道電腦視覺所處理的功能越來越多樣化，且在偵測、辨識 上越來越精準，故本論文會利用現有的技術取代過去的人工診斷，以自動化方式做大量 資料的分析與應用。
另外，隨著網路科技的進步，有越來越多的社交平台興起，所提供的功能或服務 也朝向多元化發展，例如從以前以聊天對話為主的即時通、MSN，到無名相簿與網誌，
以及影音網站 YouTube，再到現在幾乎所有熱門功能或活動都包含在裡面的社群網站如 臉書、Twitter 等等，可以發現大眾的生活與網路世界越來越密不可分，且在網路上可以 交流的內容或方式越來越豐富，故這些平台已成為許多人快速分享及接收各種資訊的管 道。
其中在相片這部分，隨著相機、手機日漸普及，相片的呈現逐漸由傳統底片轉變 為好修改以及收藏的數位相片，加上網路技術日益發達，讓每個人可以在網路上張貼影 像與他人交流，而網路相簿的興起，更是擴大大眾在網路上公開相片的風氣。舉無名相 簿為例，此平台是當時許多使用者存放影像的儲存空間之一，並可以依照不同的內容去 建立相簿，可能是生活紀錄，或是寵物、美食、旅遊的分享。此外，除了可以看每本相 簿的點閱率，使用者也可以為整本相簿設定密碼鎖來限制可瀏覽人員，但即使做加密的 動作，仍然會顯示相簿名字只是無法觀看，整體來說，無名相簿功能單純，較限於影像 瀏覽；而臉書，除了可以抒發個人心情，也可以上傳各式各樣的相片，並為相片加上附 註以及彈性設定觀看者的權限，像是只限本人、朋友、朋友的朋友、公開、或特定對象 等等，都有提供不同的設定，並且還可以隱藏整本相簿，不用擔心其他使用者看到，整 體在隱私部分較來得完善；除此之外還可以對整本相簿或是裡面任一相片做按讚、留言 的動作，讓臉書使用者之間具有更高的互動性，這些功能都是創新的技術，並讓臉書漸 漸成為許多人分享相片的平台。