[[alternative]]Content-Based Music Retrieval

計畫編號：NSC92-2213-E032-021研究期間：200308~200407研究經費：471,000[[sponsorship]]行政院國家科學委員

[[alternative]]An Efficient Music Information Retrieval System

計畫編號：NSC96-2221-E032-049研究期間：200708~200807研究經費：537,000[[abstract]]隨著網際網路的快速發展與電腦使用的普及，數位儲存的音樂媒體快速增加， 網路上的音樂查詢系統的使用也越來越普遍。傳統的音樂查詢系統是以文字搜尋為基 礎，使用者透過網路檢索書目性音樂資料，即以輸入作曲家名字或曲名等相關資料的 方式來搜尋音樂檔案。此外，以音樂內容來查詢資料的方式為近年來發展的趨勢，這 方面的研究，國內外的學術單位已陸續開發出一些應用系統並發表許多相關論文，這 些查詢系統在效能上還有許多不足之處。本計畫擬提出一個更有效率、具彈性的以內 容為基礎之音樂擷取系統。 音樂查詢系統中最關鍵的部份為音樂比對，其直接影響查詢效能。在相關幾何 比對演算法研究中[1][9]，查詢樂段 (query melody) 與本文樂段 (reference melody) 的距離定義為兩旋律之間所圍出來的面積最小值；面積最小值愈小，則相似度愈高， 亦表示查詢樂段為本文樂段的一部分的可能性愈大。在比對過程中，查詢樂段在水平 與垂直方向平移，以尋找其與本文樂段能圍出最小面積之平移位置。此方法雖有不錯 的比對結果，但須耗費大量的計算時間。本計畫擬提出一個較有效率的幾何比對演算 法，並建立一個高效能的音樂查詢系統。首先我們提出使用音程 (pitch interval) 幾 何比對來取代絕對音高 (absolute pitch) 幾何比對，如此可以免除查詢樂段垂直方 向的移動，而改善比對之時間效率。其後，在尋找面積最小值步驟中，利用分支與剪 裁 (branch-and-prune) 的機制，進一步加強比對的速度。 接著我們將開發有小的主旋律抽取 (main melody extraction) 技術，此部分的研 究已做出一些成果，在本計畫當中擬提出一個新的方法來擷取旋律中近似重複樂段做 為主旋律集合。任何一個本文旋律依照節拍資訊以小節為單位進行分解，再使用幾何 比對來量測兩個小節之間的距離並建立一個以小節為單位的自相關矩陣 (correlative matrix)。接著將自相關矩陣轉換成一個相等大小的256 灰階圖形，並使用Otsu [13] 二 值化將灰階圖形轉變成黑白圖形，其黑色與白色分別對應兩個小節為相似與不相似之 判斷結果。我們可以在此黑白圖形中偵測平行於主對角線方向的線段以合併相似的重 複小節片段。 我們利用所提之音程幾何比對法，建立出一個有效率、具彈性的音樂查詢系統， 可以在一全曲資料庫或在一主旋律資料庫中查詢，前者搜尋結果較正確而後者搜尋速 度較快，使用者可自行選擇。實驗初步的結果顯示，我們提出的音程幾何比對法，在 以上兩種資料庫上搜尋，都有令人滿意的結果。而我們目前還有一些新的想法，所提 的比對方法也持續地在研究與改進當中。 為了拓展系統之應用性，本計畫擬將之移植到行動裝置 (mobile devices) 上，如 行動電話 (Cellular Phone)、個人數位助理 (Personal Digital Assistant) 等設備上，可做 各種查詢，例如音樂隨選系統 (audio-on-demand)、線上卡拉OK 等，以實現更便捷 的音樂查詢應用。期盼在國科會的支持下，順利完成計畫，讓我們的研究對這個領域 能有所貢獻。[[sponsorship]]行政院國家科學委員

Investor Relations Management and Stock Price Synchronicity——An Empirical Study Based on Chinese Listed Companies

“股价同步性”是指单个公司股票价格的变动与市场平均收益变动之间的关联性，通常由资产定价模型的拟合优度R2表示。过高的股价同步性不利于资源的有效配置。信息是解释股价同步性的关键因素，借助5W传播模型，梳理现有文献发现，与“媒介、信息、受者”对应的“分析师或媒体、分析师报告或新闻报道、机构投资者”都会对股价同步性产生影响，由此推测与“传播者”对应的“上市公司”也会对股价同步性产生影响。由此引出“投资者关系管理”概念，并推断其与上市公司的股价同步性存在相关关系。 本文对影响股价同步性的因素、信息传播模型、投资者关系管理等文献进行梳理和分析，在此基础上，以2012年-2014年全部A股上市公司为样...Stock price synchronicity refers to the connection between the change of a single stock price and the change of market average earnings, generally represented by the square of R of asset pricing model. High Stock price synchronicity will damage the resource allocation efficiency. Information plays a vital role in the process of synchronicity. By the perspective of "5w" propagation model, which is ...学位：管理学硕士院系专业：管理学院_企业管理学号：1762013115129

一種線條畫比對的有效方法

[[abstract]]如何從二維影像恢復三維結構，此為電腦視覺研究領域中最主要的問題之一[1,2,3,5,6,7,8 ]若二維影像是以線條畫表示，如何解析其所表示的三維意義[4 ,9,10]?Sugihara[10]利用標號系統(labeling scheme) 與線性規劉方法(linear programming methods) 找出線條畫所含的三維意義，其方法實用但頗為耗時.本文提出了一個有效的線條畫比對方法，再將本方法與Sugihara 的方法合併，建立出一個較有效率的線條畫三維意義解析系統.[[sponsorship]]臺灣大學機械系; 臺灣工業技術學院電機系[[notice]]補正完畢[[conferencetype]]國內[[conferencedate]]19940915~19940917[[booktype]]紙本[[iscallforpapers]]Y[[conferencelocation]]臺北市, 臺

[[alternative]]Image Retrieval by Shape and Spatial Similarity

計畫編號：NSC91-2213-E032-015研究期間：200208~200307研究經費：502,000[[sponsorship]]行政院國家科學委員

An Efficient GA-Based Clustering Technique

99學年度林慧珍教師升等參考著作[[abstract]]In this paper, we propose a GA-based unsupervised clustering technique that selects cluster centers directly from the data set, allowing it to speed up the fitness evaluation by constructing a look-up table in advance, saving the distances between all pairs of data points, and by using binary representation rather than string representation to encode a variable number of cluster centers. More effective versions of operators for reproduction, crossover, and mutation are introduced. Finally, the Davies-Bouldin index is employed to measure the validity of clusters. The development of our algorithm has demonstrated an ability to properly cluster a variety of data sets. The experimental results show that the proposed algorithm provides a more stable clustering performance in terms of number of clusters and clustering results. This results in considerable less computational time required, when compared to other GA-based clustering algorithms.[[notice]]補正完畢[[incitationindex]]E

[[alternative]]Population-Markov-Chain-Based Clustering Tecnique

計畫編號：NSC94-2213-E032-027研究期間：200508~200607研究經費：333,000[[abstract]]本研究提出一個新的分群(clustering)技術，以基因演算法(Genetic Algorithm, GA)為基礎，但不需要執行GA運算。藉由分析族群馬可夫鏈(population Markov chains) 以及一些基因演算法操作運算的修改，本篇提出的技術效能遠遠超越現存的其它基因演算法分群(GA clustering)方法。本文提出的策略採用Yong Gao et al. 所提之馬可夫鏈的修改版本來計算演化的過程。在演化的過程中，子代的產生根據馬可夫鏈模型(Markov chain modeling)所提供的機率而得，因而不需要傳統的基因演算運算子，如複製、交配、突變等等。因此可以省掉基因演算法中所需的大量計算。在分群的過程中，每個群聚(cluster)的中心從資料集中挑選且以二元表示法來表示群聚中心， 因此可事先計算資料集合內每兩點的距離，再存放於一個查詢表(look-up table)中，如此在計算適應函數(fitness function)時能避免重複的計算。此計畫中我們將分析不同的距離度量並研究如何保持群聚的特性，比如形狀和大小。最後利用DB index來量測群聚效度(cluster validity)。實驗結果指示出我們所提的方法無論在分群結果或執行效率上均優於其它傳統基因演算法。[[sponsorship]]行政院國家科學委員

[[alternative]]An Efficient Shape-Representation Method for Content Based Image Retrieval

計畫編號：NSC93-2213-E032-006研究期間：200408~200507研究經費：593,000[[abstract]]以內容為基礎之影像查詢(CBIR)的研究可分為特徵選取、物件表示以及結果比 對。假如以物件的外形輪廓表示物件的特徵，那麼邊緣點偵測就是抽取這類特徵的第 一個步驟。當找完了邊緣點後，一個好的物件表示法必須能夠克服物件在影像中的移 位、旋轉、以及放大或縮小等問題。甚至對於物件外形在一定程度內的損毀下也必須 能夠有好的比對結果。這些問題都是在利用物件外形特徵來表示物件時以及比對過程 中相當重要的議題。 因此本計畫將提出一個有效率及強健的以物件外形特徵為基礎的影像查詢系統。 我們使用一快速的邊緣點偵測演算法來偵測出影像中所有可能的邊緣點，並提出一新 的物件表示法—爬山式序列表示法(Mountain Climbing Sequence (MCS))。此表示法 對於前面所提之影像中的移位、旋轉、以及放大或縮小等問題都可以達到不變的效果。 另外，由於邊緣點的偵測就目前的研究經驗上並無法保証能夠找一物件的完整外形， 因此我們也將嘗試在現有的外形特徵表示法下，克服物件外形不完整抽取的情況，甚 至於在物件少部份被遮蔽的狀況也能得到好的比對結果。[[sponsorship]]行政院國家科學委員

Effect of linguistic context on metaphor comprehension in Cantonese-speaking children

Thesis (B.Sc)--University of Hong Kong, 2009."A dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Bachelor of Science (Speech and Hearing Sciences), The University of Hong Kong, June 30, 2009."Includes bibliographical references (p. 28-30).published_or_final_versionSpeech and Hearing SciencesBachelorBachelor of Science in Speech and Hearing Science