งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

งานนำเสนอกำลังจะดาวน์โหลด โปรดรอ

305496 Computer Project I โครงงานด้านวิศวกรรม คอมพิวเตอร์ 1 1(0-3) สัปดาห์ที่ 5 องค์ประกอบและรูปแบบการเขียน ปริญญานิพนธ์บทที่ 2.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


งานนำเสนอเรื่อง: "305496 Computer Project I โครงงานด้านวิศวกรรม คอมพิวเตอร์ 1 1(0-3) สัปดาห์ที่ 5 องค์ประกอบและรูปแบบการเขียน ปริญญานิพนธ์บทที่ 2."— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 Computer Project I โครงงานด้านวิศวกรรม คอมพิวเตอร์ 1 1(0-3) สัปดาห์ที่ 5 องค์ประกอบและรูปแบบการเขียน ปริญญานิพนธ์บทที่ 2

2 Outline Objectives 1 p p 2 Theoretical Background 3 Literature Review 4 Introduction Assignments 5

3 objectives เพื่อให้นิสิตเรียนรู้และเข้าใจโครงสร้างของ ปริญญานิพนธ์ในบทที่ 2 เพื่อให้นิสิตสามารถนำความรู้ของ องค์ประกอบของปริญญานิพนธ์ในบทที่ 2 ไปประยุกต์ใช้กับปริญญานิพนธ์ของตัวเอง ได้อย่างเหมาะสม

4 Outline Objectives 1 p p 2 Theoretical Background 3 Literature Review 4 Introduction Assignments 5

5 Chapter Contents 1) บทนำเพื่อชักจูงผู้อ่านเข้าสู่เนื้อหาที่จะนำเสนอ 2) จุดประสงค์ที่ต้องการให้ผู้อ่านได้ทราบหรือ เข้าใจ 3) องค์ประกอบของเนื้อหาที่จะนำเสนอภายในบท 4) ปัญหาโดยทั่วไปของงานวิจัยหรือปริญญานิพนธ์ โดยละเอียดทุกแง่มุม 5) ทฤษฎีพื้นฐานโดยทั่วไปที่มักจะนำมาใช้เพื่อ แก้ปัญหาในหัวเรื่องปริญญานิพนธ์ 6) วิธีการแก้ไขที่ได้ศึกษาจากงานวิจัยก่อนหน้า ข้อดี ข้อด้อยจากงานวิจัยนั้นๆ 7) บทส่งท้ายเพื่อโน้มน้าวเข้าสู่เนื้อหาในบทถัดไป

6 Introduction บทนำ  ความสำคัญของปัญหาในวงกว้าง  ความสำคัญของปัญหาในวงที่แคบเข้ามา  เนื้อหาที่จะนำเสนอภายในบท Introdu ction Problem & Motivation Content

7 Theoretical Background ทฤษฎีพื้นฐานโดยทั่วไปที่มักจะนำมาใช้เพื่อ แก้ปัญหาในหัวเรื่องปริญญานิพนธ์

8 What the contents must be? ตัวอย่าง ชื่อหัวข้อปริญญานิพนธ์ : การติดตามวัตถุ (Object tracking)  การแสดงภาพดิจิตอล (Digital Image Representation)  แบบจำลองของสี (Color Model) RGB HSV CMYK  วิธีการโดยทั่วไปในการติดตามวัตถุ (Object Tracking) เจเนติกอัลกอริธึม (Genetic Algorithm) คาลแมนฟิวเตอร์ (Kalman Filter) วิธีการอื่นๆ

9 Digital Image Representation (1) N x N image

10 Red Green Blue Digital Image Representation (2)

11 Example of Color Model

12 Transition Equation

13 Outline Objectives 1 p p 2 Theoretical Background 3 Literature Review 4 Introduction Assignments 5

14 Example 1 : object tracking system Trajectory Tracking Algorithm 100 frames Graph of distance 100 frames Input dataTracking MethodOutput data 3

15 Genetic Algorithm Process 47

16 Chromosome representation a = The number for specific method c = Index region of frame e, f = Population number and frame number b, d = Not use now 48

17 Initial chromosome or population 49

18 Reference frame data index region 50

19 Crossover operator Possible cross point

20 Mutation operator 52

21 Fitness value estimation Where = Fitness value per point or frame = Speed between frame = Distance between frame = Number of population = Number of frame 53

22 Fitness value & weight type Where = Fitness value per point or frame after weight = Constant weight value 54

23 Best trajectory verification Where = Fitness value per path or all trajectory path = Best path or best trajectory path 55

24 Best ball trajectory verification Distance Time Path 1, F 1 = 120 Path 2, F 2 = 55 Path 3, F 3 = 75 56

25 Principle Component Analysis (PCA) N x N image Image Representation Training Dataset Image Representation

26 Principle Component Analysis CA) Training Dataset Image Representation

27 Example 2: Principle Component Analysis (PCA) Training Dataset Image Representation

28 Principle Component Analysis (PCA) Training Dataset Image Representation

29 Principle Component Analysis (PCA) Training Dataset Image Representation

30 Principle Component Analysis (PCA) Training Dataset Image Representation Number of Eigenfaces chosen (K = 10) Eigenvector “Eigenfaces” Sort by Eigenvalue …..

31 Principle Component Analysis (PCA) Test Image Training Dataset Image Representation Eigenfaces …..

32 Principle Component Analysis (PCA) Test Image Training Dataset Image Representation Eigenspace W Trainset(i) W Test Similarity Measurement

33 Principle Component Analysis (PCA) elements Number of faces in the Training Dataset (e.g. 300)... Number of Eigenfaces chosen (e.g. 30) 1024 elements …..

34 Literature Review 1 (Related Work) Author A. Pavan Kumar, V. Kamakoti, Sukhendu Das [11] Weight Modular PCA (WMPCA) Parallel Process

35 Advantage-disadvantage [11] Floating-point [11] (Parallel) Technique WMPCA Operator FPU Process Sequential Reusable Module Recognitio n Indexing Unit (RIU)

36 Outline Objectives 1 p p 2 Theoretical Background 3 Literature Review 4 Introduction Assignments 5

37 Literature Review ศึกษาวรรณกรรม ( บทความ ) จากงานวิจัยก่อน หน้า ทำความเข้าใจในระบบรวมที่งานวิจัยก่อนหน้า นำเสนอ เขียนอธิบายขั้นตอนทำงานของงานวิจัยก่อนหน้า ด้วยภาษาของตัวเอง ตัวอย่างผลการทดลองของงานวิจัยก่อนหน้า ศึกษาข้อดีและข้อด้อยของงานวิจัยก่อนหน้า เพื่อ หาช่องว่าง ( ข้อด้อยที่เป็นปัญหา ) ที่ยังไม่ สามารถแก้ไขได้หรือยังทำไม่ได้ ตีแผ่ปัญหาค้างไว้เพื่อชักจูงเข้าสู่ระบบหรืองาน เราที่จะนำเสนอในส่วนของทฤษฎีในบทที่ 3 ของ ปริญญานิพนธ์ของเรา

38 Example of Literature Reviews Literature No. 1 : การติดตามวัตถุด้วยเจ เนติกอัลกอริธึม ภาพรวมระบบพร้อมคำอธิบายการทำงานเป็น ภาษาของตัวเองอย่างละเอียด ผลการทดลอง ข้อดีข้อด้อยพร้อมตีแผ่ปัญหาค้างไว้ Literature No. 2 : การติดตามวัตถุด้วย คาลแมนฟิวเตอร์ ภาพรวมระบบพร้อมคำอธิบายการทำงานเป็น ภาษาของตัวเองอย่างละเอียด ผลการทดลอง ข้อดีข้อด้อยพร้อมตีแผ่ปัญหาค้างไว้ Literature No. 3 : การติดตามวัตถุด้วย พาทิชันสวอร์ม ………………………………………………………………… …….

39 Multi-Pipeline Process Pipeline Process Author S. Visakhasart and O.Chitsobhuk [12] PCA, MPCA, WMPCA and Wavelet Based Technique Literature Review 2

40 Advantage-disadvantage 11 & 12 Floating-point [11] (Parallel) Floating-point [12] (Multi-pipeline) Technique WMPCAFour Techniques Operator FPU Process SequentialPipeline Reusable Module Recognitio n Indexing Unit (RIU)

41 Comparison Between Methods MPCA 2 WMPCA 3 Wavelet Based Techniques 4 PCA 1 Recognition Rate using PCA isn’t quite impressive compared to the modified PCA technique. Reduce Dimension of The Data DisadvantageAdvantage Input image must be previously prepared for PCA process. Higher Recognition Rate Lower Processing Time Processing Time of this technique is higher than the other technique. Different Parts of face (eyes, nose and lips) are separately analyzed. Input image must be previously prepared for PCA, MPCA and WMPCA process. Reduce noise and Reduced-resolution approximation of the input image.

42 Linking to The Next Chapter 1. พูดถึงปัญหาที่กล่าวมาโดยรวม 2. เสนอแนวทางแก้ปัญหาโดยทฤษฎี เบื้องต้น 3. เสนอแนวทางแก้ปัญหาอาจจะเป็นของคน อื่น 4. เล่าเนื้อความคร่าวๆ

43 Outline Objectives 1 p p 2 Theoretical Background 3 Literature Review 4 Introduction Assignments 5

44 Questions  What is your chapter 2 outline?  How many section of this chapter ?  How you can contribute each section?  What can you do?

45 Warning  The linking must be careful :  Linking between word  Linking between sentence  Linking between paragraph  Linking between section  Linking between chapter

46 Assignments  Prepare the delicate slide for present the chapter 2 outline, the theory or keyword that contribute each section and present in the next class.  Each group has 5-10 minutes for your presentation.  Delicate and beautiful presentation is needed.  Ordering and clearly presentation is needed.  The presenter must be assert by the audients.

47


ดาวน์โหลด ppt 305496 Computer Project I โครงงานด้านวิศวกรรม คอมพิวเตอร์ 1 1(0-3) สัปดาห์ที่ 5 องค์ประกอบและรูปแบบการเขียน ปริญญานิพนธ์บทที่ 2.

งานนำเสนอที่คล้ายกัน


Ads by Google