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一竿走天下：Gopro動閃特效(熱銷版)

為了解決gopro hero 8規格的問題，作者王以斌 這樣論述：

　　本書是「一竿走天下」系列PART Ⅱ，前部「GoPro動閃攝影」主要是講靜態影像合成，本書則主要是進入「動態」影像合成的進階技巧，影片拍攝設備還是使用GoPro，即使是一台小攝影機，還是可以玩出無限大的可能性。   　　本書內容會從初階的剪輯軟體Quik到Adobe Premiere Pro，介紹「剪輯」基本觀念，和如何透過剪輯軟體來玩簡易特效；進階的部分主要以後製合成軟體Adobe After Effects為主，讓讀者輕鬆玩出不一樣的視覺特效。   　　本書特點偏向後製影像合成，主要採用GoPro實拍影片來製作影像剪輯與合成，和市面上After Effects書大多講解動態影像（M

otion Graphic）有所區別；所有影片會經由GoPro拍攝，書本也會介紹前端的GoPro拍攝到後製影像處理的整體過程。

gopro hero 8規格進入發燒排行的影片

以眼球追蹤探討中高齡婦女之自行車騎乘行為研究：以臺北市信義路自行車道為例

為了解決gopro hero 8規格的問題，作者蔡昇宏 這樣論述：

　　過去眼球追蹤技術多為桌上型，受限特定研究場域，但近年來頭戴式實景眼動儀已開發完善，廣泛應用於動作學習及認知理解的研究，透過知能探索達提昇學習機能之效益。另一方面，我國自行車使用人口數逐年增多，人數遞增的情況下帶來道路騎乘上的風險，相關調查顯示，中高齡女性的騎乘意外數較高多。故本研究欲透過國立臺灣師範大學電機學系自行研發之頭戴式實景眼動儀Eye NTNUp-30，探究中高齡婦女的騎乘行為，並藉由眼動數據瞭解騎乘時的自行車騎乘行為。本研究以便利取樣取得有自行車騎乘習慣組共14位（平均年齡67.71歲）、無自行車騎乘習慣組共13位（平均年齡60.31歲）與不會騎自行車組共14位（平均年齡60.

64歲）之中高齡婦女。研究結果顯示，三組對於直接影響中的滑手機路人、右方衝出、對向來車之反應時間無顯著性差異；間接影響中的角錐1及赤裸上身男性、角錐2及兔子裝、角錐3及大型看板之反應時間亦無顯著性差異；而三組對於直接影響的凝視時間亦無顯著性差異，但三組對於間接影響中的凝視時間具顯著性的差異，其中以有騎乘習慣與不會騎乘組間差異最高。根據本研究結果得知：三組間的眼動反應時間無明顯差異，且對於直接影響中的眼動凝視亦無顯著性差異，與過去相關研究結果相符；有騎乘習慣組在間接影響中大多注視於將造成立即性危害的角錐，具較高自行車騎乘風險感知能力；無騎乘習慣組顯著性的凝視於赤裸上身男性，易造成騎乘危險；不會騎

乘組亦凝視於赤裸上身男性，以及兔子裝與大型看板，相較於前者更容易發生騎乘危險。本研究建議實驗設計可增加影響因子，並針對不同族群進行研究；且進一步地展開自行車訓練相關實證研究。此外，建議將此檢測模式推廣至相關單位，使其了解自身騎乘能力降低道路騎乘事故風險。

一竿走天下 Gopro動閃特效

為了解決gopro hero 8規格的問題，作者王以斌 這樣論述：

　　本書是「一竿走天下」系列PART Ⅱ，前部「GoPro動閃攝影」主要是講靜態影像合成，本書則主要是進入「動態」影像合成的進階技巧，影片拍攝設備還是使用GoPro，即使是一台小攝影機，還是可以玩出無限大的可能性。 　　本書內容會從初階的剪輯軟體Quik到Adobe Premiere Pro，介紹「剪輯」基本觀念，和如何透過剪輯軟體來玩簡易特效；進階的部分主要以後製合成軟體Adobe After Effects為主，讓讀者輕鬆玩出不一樣的視覺特效。 　　本書特點偏向後製影像合成，主要採用GoPro實拍影片來製作影像剪輯與合成，和市面上After Effects書大多講解

動態影像（Motion Graphic）有所區別；所有影片會經由GoPro拍攝，書本也會介紹前端的GoPro拍攝到後製影像處理的整體過程。 本書特色 　　動起來還不過癮！小視頻也能攝成大片！ 　　別說機子小，照樣玩出大特效 　　多樣拍攝實務與後製影像編修技法搭配絕妙呈現  

動作辨識之三維梯度方向直方圖架構設計

為了解決gopro hero 8規格的問題，作者莊秉翰 這樣論述：

隨著傳統數位影像處理越來越成熟，另一個影像處理領域關於教導機器以人類的方式去看周遭世界的事物變得越來越熱門，這個領域就叫做電腦視覺。我們在第一章節介紹許多電腦視覺的應用，一些較低階的應用如物件辨識和語意切割，這些應用可以去實現更高階的應用，例如：智慧監視器系統，自動駕駛汽車，機器人，其中我們發現動作辨識是許多應用的核心技術，如果搭配動作辨識功能，攝影機可以分辨出緊急事件的發生已通報當局，自動駕駛汽車可以知道行人的速度已決定要加速或停下來，還有許多應用需要擁有動作辨識的功能，所以我們想要提供一個動作辨識的硬體架構去解決動作辨識所遇到的問題，讓電腦視覺領域再向前邁進。我們瀏覽許多動作辨識相關的方

法並將其分成三類。在瀏覽的過程中，我們發現兩個指標能判斷動作辨識系統的好壞，首先是辨識動作的準確度，再來是系統的執行速度，大部分的動作辨識方法可以得到蠻好的準確度，但是需要花費相當長的時間以致於無法即時運算，即使是處理低解析度的影片也是如此，我們在第一章節和第二章節詳細說明這個概念，而這也是為什麼我們要將動作辨識時坐在ASIC的原因，我們的目標是高幀率特徵抽取引擎應用在穿戴式裝置上，相關規格在第二章做定義，相較於其他類似的作品，我們的規格是最高的。當我們比較過動作辨識中的特徵抽取方法後，我們決定採取HOG3D當作我們的特徵，但是原始的HOG3D演算法並不適合硬體實作，所以我們對不同參數做實驗以

及更改演算法以適合硬體實作，這些內容在第三章節，有了這些結果之後我們在第四章節提出硬體架構設計，主要的貢獻在於移除演算法中非線性運算的部分使得更多資料可以重複使用，另外，也採用了平行運算的技巧去達到即時運算，和運算資源共享以減少硬體面積。在第四章節最後，我們分析晶片上記憶體和系統頻寬的取捨，也比較我們所提出的四種硬體架構設計。