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影像訓練成果→亮度

這個訓練方法沒有使用SVM，單純只用暴力法，也就是對整個Lab色彩空間做「填補」，以「亮度」這個增強面向來看，效果還不錯，我就先來展示訓練成果吧～

首先介紹我訓練用(training)的原始影像，總共有45張，地點就在我居住地方的附近。

training original image

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研究, 技術

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交叉驗證 (Cross Validation)

研究過LibSVM]SVM 實驗最佳化參數，原本以為只要將Data Set平分為兩半，一半是Train Set，一半是Test Set即可，因為我讀了這篇論文Example-Based Image Color and Tone Style Enhancement也這麼做，要是它使用交叉驗證 (Cross Validation)的話，準確率想必可以再提昇，這個議題還能拿來再研究呢！

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研究, 技術

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關於想法與技術

前幾天和夥伴聊過，釐清一些關於想法與技術上的事情。想法與技術哪個比較容易獲得，當然誰都知道是想法！每個人都會有些想法，但真正有能力去實現的人卻不多，一定是那些懂得所需要技術的人才有辦法！

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閒聊

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[iPad] 螢幕截圖

像我這樣很喜歡擷取桌面影像的人，使用智慧手機或平板電腦也會習慣性想要截圖，這時候我們該怎麼辦？下圖是我從New iPad截下來的影像，螢幕解析度為1536×2048，因此想看原始圖的人可以點圖放大。

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研究, iPad, 技術

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OpenCL, WebGL, and WebCL

承接Khronos技術概觀和生態系統概述 (Khronos Technology Overview & Ecosystem Review)和OpenGL & OpenGL ES，下午第二場在講OpenCL, WebGL, and WebCL，我之前有整理簡介WebCL可以參考。

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研究, 技術

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OpenGL & OpenGL ES

承接Khronos技術概觀和生態系統概述 (Khronos Technology Overview & Ecosystem Review)這一篇，下午第一場在講OpenGL & OpenGL ES，我之前有整理認識OpenGL ES可以參考。

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研究, 技術

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Khronos技術概觀和生態系統概述 (Khronos Technology Overview & Ecosystem Review)

研究室有在研究Khronos的OpenGL和OpenCL，2/17舉辦一個叫做開發者大會的活動，由於與研究興趣相關，加上免報名費，地點在晶華酒店（午餐在晶華酒店柏麗廳 (Regent Taipei BRASSERIE)），我們研究室就報名前往！

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研究, 技術

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二元空間分割樹 (Binary Space Partitioning Tree)

Binary Space Partioning Tree英文簡稱為BSP Tree，二元空間分割樹，簡稱為二叉樹。它於1969年被Schumacker在文章《Study for Applying Computer-Generated Images to Visual Simulation》首次提出，並被ID公司第一次使用到FPS遊戲Doom中，Doom的推出獲得了空前的成功，不僅奠定了ID公司在FPS遊戲開發的宗師地位，也使BSP技術成為室內渲染的工業標準，從BSP產生到現在已經有30多年了，其間雖然產生了大量的室內渲染的算法，但卻無人能撼動它的地位，對於以摩爾定律發展的計算機業來說這不能不是一個奇蹟。

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計算機圖學, 課業

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SIFT 實驗 (SIFT Experiment)

SIFT的概念可以參考我前一篇文章SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)。

若只有文字敘述可能會很抽象和模糊，所以再一次使用SIFT來做實驗，真正體會SIFT所帶來的效果！

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課業, 多媒體系統設計

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