行政院國家科學委員會專題研究計畫 成果報告
無需背景模型之車流分析系統 研究成果報告(精簡版)
計 畫 類 別 ： 個別型
計 畫 編 號 ： NSC 99-2221-E-216-049-
執 行 期 間 ： 99 年 08 月 01 日至 100 年 07 月 31 日 執 行 單 位 ： 中華大學資訊工程學系
計 畫 主 持 人 ： 連振昌 共 同 主 持 人 ： 周智勳
計畫參與人員： 碩士班研究生-兼任助理人員：尤文楷 碩士班研究生-兼任助理人員：馬政揚
報 告 附 件 ： 出席國際會議研究心得報告及發表論文
處 理 方 式 ： 本計畫可公開查詢
中 華 民 國 100 年 10 月 19 日
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一、報告內容及參考文獻
部分成果已發表在[1] Cheng-Chang Lien, Ya-Ting Tsai, Ming-Hsiu Tsai, and Lih-Guong Ja, “Vehicle Counting without Background Modeling”, 17th International Conference on Multimedia Modeling, MMM 2011, Taipei, Taiwan, January 5-7, Part I, LNCS 6523, pp. 446–456, 2011 (EI)(LNCS)
此篇論文並獲推薦刊登於 Journal of Marine Science and Technology(SCI)，報告內容及 參考文獻請參閱以下刊登於 MMM 2011 之論文。
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二、 計畫成果自評
於此計畫所研發之創新技術包括下列數項。第一、我們發展以方塊為基礎之連續畫面 差異法以快速偵測移動之車輛，同時不受到強烈的光線變化及大自然中樹的搖晃與移 動的雲朵的干擾。第二、經由長短期雙重前景融合分析，我們可以獲得精準且完整之
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車輛物體區域。第三、我們提出以紋理為基礎之物體切割技術，來克服從擁擠車群中 切割出每一台車輛之區域的問題，也解決傳統以色彩特徵無法準確切割出每一台車輛 的缺點。第四、我們提出以物體運動向量之熵值(motion entropy)來過濾樹的搖晃或移 動的雲朵所造成的假運動車輛之前景區域。此技術可以應用於道路車流監控及人機手 勢互動界面。
圖一：車流分析系統。
圖二：手勢軌跡人機互動系統。
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國科會補助專題研究計畫項下出席國際學術會議報告
日期： 100 年 10 月 17 日
一、
心得報告
1.1 參加會議經過這一次參加之會議發表論文一篇，題目為 Fast Forgery Detection with the Intrinsic Resampling Properties。論文主題為提出利用重取樣性質之快速影像偽造偵測技術，如 下所列：
Cheng-Chang Lien, Cheng-Lun Shih, and Chih-Hsun Chou, “Fast Forgery Detection with
the Intrinsic Resampling Properties,” the Sixth International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing (IIH-MSP-2010), Darmstadt Germany, October 15-17, 2010. (EI)論文摘要如下：
Abstract— With the rapid progress of the image editing software, the image forgery can leave no visual clues on the tampered regions and makes us unable to judge the image authenticity. In general, the digital image forgery often utilizes the scaling, rotation or skewing operations in which the resampling and interpolation processes are demanded. By observing the detectable periodic properties introduced from the resampling and interpolation processes, we propose a novel method based on the intrinsic properties of resampling scheme to detect the tampered regions with the pre-calculated resampling weighting table and the periodic properties of prediction error distribution. The experimental results show that the proposed method outperforms the conventional methods in terms of efficiency and accuracy.
Keywords- image forgery, resampling, forgery detection, intrinsic resampling properties.
會議所報告之 SESSION 為
計畫編號
NSC 99-2221-E-216-049
計畫名稱 無需背景模型之車流分析系統 出國人員姓名 連振昌 服務機構
及職稱
中華大學資訊工程學系
會議時間
2010 年 10 月 15 日 至
2010 年 10 月 17 日
會議地點
德國 達姆斯塔特
會議名稱
(中文)IEEE 智慧訊息隱藏暨多媒體訊號處理國際會議
(英文) IEEE International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing 2010 (IIH-MSP 2010) (EI)
發表論文 題目
(中文)利用重取樣性質之快速影像偽造偵測技術
(英文)Fast Forgery Detection with the Intrinsic Resampling Properties
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於會議中也與各國學者交換意見。IIHMSP 會議是由 IEEE 協會主辦，會議所發表之 論文也會被 EI 所索引，以增加論文之能見度。這一次 IIHMSP2010 會議之與會圖 像記錄如下：
1.2 與會心得
每一次國際會議都會發現許多新技術的發展與應用，以及了解多媒體領域發展的 新趨勢。因此研究要與國際接軌，參加國際學術研討會是必要的。
1.3 考察參觀活動(無是項活動者略) 無此項活動
1.4 建議
無
1.5 攜回資料名稱及內容
攜回資料為會議議程及論文光碟片。
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二、 論文被接受發表之大會證明文件
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三、 所發表之論文全文或摘要
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國科會補助計畫衍生研發成果推廣資料表
日期:2011/10/04
國科會補助計畫
計畫名稱: 無需背景模型之車流分析系統 計畫主持人: 連振昌
計畫編號: 99-2221-E-216-049- 學門領域: 影像處理
無研發成果推廣資料
99 年度專題研究計畫研究成果彙整表
計畫主持人：連振昌 計畫編號：99-2221-E-216-049- 計畫名稱：無需背景模型之車流分析系統
量化
成果項目 實際已達成
數（被接受 或已發表）
預期總達成 數(含實際已
達成數)
本計畫實 際貢獻百
分比
單位
備 註 （ 質 化 說 明：如 數 個 計 畫 共 同 成 果、成 果 列 為 該 期 刊 之 封 面 故 事 ...
等）
期刊論文 0 0 100%
研究報告/技術報告 0 0 100%
研討會論文 0 0 100%
論文著作 篇
專書 0 0 100%
申請中件數 0 0 100%
專利 已獲得件數 0 0 100% 件
件數 0 0 100% 件
技術移轉
權利金 0 0 100% 千元
碩士生 0 0 100%
博士生 0 0 100%
博士後研究員 0 0 100%
國內
參與計畫人力
（本國籍）
專任助理 0 0 100%
人次
期刊論文 1 1 100%
研究報告/技術報告 0 0 100%
研討會論文 1 1 100%
論文著作 篇
專書 0 0 100% 章/本
申請中件數 0 0 100%
專利 已獲得件數 0 0 100% 件
件數 0 0 100% 件
技術移轉
權利金 0 0 100% 千元
碩士生 2 2 100%
博士生 0 0 100%
博士後研究員 0 0 100%
國外
參與計畫人力
（外國籍）
專任助理 0 0 100%
人次
其他成果
(
無法以量化表達之成 果如辦理學術活動、獲 得獎項、重要國際合 作、研究成果國際影響 力及其他協助產業技 術發展之具體效益事 項等，請以文字敘述填 列。)1. 此研究部分成果已發表在 17th International Conference on Multimedia Modeling, MMM 2011, 並 刊 登 於 Part I, LNCS 6523, pp. 446 – 456, 2011 (EI)(LNCS)。
2. 此 篇 論 文 並 獲 推 薦 刊 登 於 Journal of Marine Science and Technology(SCI)。
3. 此技術與中強光電及瑞昱半導體洽談技術移轉。
成果項目 量化 名稱或內容性質簡述
測驗工具(含質性與量性) 0
課程/模組 0
電腦及網路系統或工具 0
教材 0
舉辦之活動/競賽 0
研討會/工作坊 0
電子報、網站 0
科 教 處 計 畫 加 填 項
目 計畫成果推廣之參與（閱聽）人數 0
國科會補助專題研究計畫成果報告自評表
請就研究內容與原計畫相符程度、達成預期目標情況、研究成果之學術或應用價 值（簡要敘述成果所代表之意義、價值、影響或進一步發展之可能性） 、是否適 合在學術期刊發表或申請專利、主要發現或其他有關價值等，作一綜合評估。
1. 請就研究內容與原計畫相符程度、達成預期目標情況作一綜合評估
■達成目標
□未達成目標（請說明，以 100 字為限）
□實驗失敗
□因故實驗中斷
□其他原因 說明：
2. 研究成果在學術期刊發表或申請專利等情形：
論文：■已發表 □未發表之文稿 □撰寫中 □無 專利：□已獲得 □申請中 ■無
技轉：□已技轉 □洽談中 ■無 其他：（以 100 字為限）
Cheng-Chang Lien, Ya-Ting Tsai, Ming-Hsiu Tsai, and Lih-Guong Ja, ’Vehicle Counting without Background Modeling’, 17th International Conference on Multimedia Modeling, MMM 2011, Taipei, Taiwan, January 5-7, Part I, LNCS 6523, pp. 446–456, 2011 (EI)(LNCS)
3. 請依學術成就、技術創新、社會影響等方面，評估研究成果之學術或應用價 值（簡要敘述成果所代表之意義、價值、影響或進一步發展之可能性）（以 500 字為限）
對於車流分析檢測交通流量或交通堵塞，在智慧型運輸系統（intelligent transportation systems，ITS）是重要的研究問題。然而，以視覺為基礎之車流偵測技術通常會面臨到幾 個問題。首先是強烈的戶外光線變化會影響車輛偵測的正確性。再者是大自然中樹的搖晃 或移動的雲朵也會造成非車輛物體之偵測而造成假物體的干擾。因此，我們研發一項無需 背景模型之車流分析系統以克服上述所提到的問題。於此計畫所研發之新系統裡包含數項 新的技術研發。第一、我們發展改良之以方塊為基礎之連續畫面差異法以快速偵測移動之 車輛，同時不受到強烈的光線變化及大自然中樹的搖晃與移動的雲朵的干擾。第二、經由 長短期雙重之前景融合(fusion of short-term and long term backgrounds)分析，我們 可以獲得精準且完整之車輛物體區域。第三、我們提出以紋理為基礎之物體切割技術來克 服從擁擠車群中切割出每一台車輛之區域，也解決傳統以色彩特徵無法準確切割出每一台 車輛的缺點。第四、我們提出以物體運動向量之熵值(motion entropy)來過濾樹的搖晃或 移動的雲朵所造成的假運動車輛之前景區域。最後，結合上述所研發之技術，於本計畫裡 我們會發展出以紋理模型做為車輛追蹤之新技術，並利用此技術分析車流及偵測相關異常 事件。從實驗的結果發現，本研究能在一個光線劇烈變化的環境下正確的作車流分析，並 且每秒約可處理 20 張 frame。目前此技術可以應用於道路車流監控及人機手勢互動界面。
