深度學習的技術發展與應用

2015年,我們與台積電合作研究深度學習技術的應用。2016年我們與國安單位合作深度卷積神經網路 (deep convolutional neural network) 的人臉辨識。目前正在執行深度學習在先進駕駛輔助系統上的技術發展與應用包含提昇在不良天候環境的前車偵測正確率、提昇行人偵測的穩定度與可靠度、改進倒車障礙物的偵測正確率、提高自動跟隨追蹤的穩定度、..

部份研究成果:

2016年我們簡化了AlexNet 卷積神經網路,做人臉辨識;相較於傳統的主成份分析 (principal component analysis, PCA) 之特徵臉 (Eigenface)、線性分類 (linear discrimination analysis, LDA) 的費雪臉 (Fisherface)、支援向量機 (support vector machine, SVM)、及適應性提昇分類器 (adaptive boost, AdaBoost),卷積神經網路都有顯著的效果改進,辨識率約從 70 % 提昇到 99 %