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彭文孝 經歷

彭文孝 經歷. 2006.08~: 國立交通大學 資訊工程系 助理 教授 2005,1999,1997: 電子博士 / 碩士 / 學士 , 國立交通大學 , 新竹 2006.01~2006.07: 國立交通大學 電子工程系 博士後研究員 2003~: MPEG 國際標準美國代表團成員 2000.11~2001.11: 美國英特爾微處理器實驗室 2011: IEEE VCIP 國際會議議程共同主席 2010: IEEE ICME,APSIPA 會議高效能視訊議程共同主席 2009~: IEEE 電路與系統學會技術會議委員 (VSPC, MSA)

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彭文孝 經歷

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Presentation Transcript

  1. 彭文孝經歷 2006.08~:國立交通大學 資訊工程系助理教授 2005,1999,1997: 電子博士/碩士/學士,國立交通大學, 新竹 2006.01~2006.07:國立交通大學 電子工程系博士後研究員 2003~: MPEG國際標準美國代表團成員 2000.11~2001.11:美國英特爾微處理器實驗室 2011: IEEE VCIP國際會議議程共同主席 2010: IEEE ICME,APSIPA會議高效能視訊議程共同主席 2009~: IEEE電路與系統學會技術會議委員(VSPC, MSA) 2007: IEEE Workshop on SVC and Transport議程共同主席 whpeng/CS, NCTU

  2. 多媒體架構與處理 Temporal Scalability 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Quality Scalability Base Layer 7680Pixels 0 3 6 9 0 3 6 9 Spatial Scalability 4320Pixels 1920Pixels 1080Pixels Full HD Super Hi-Vision 0 3 6 9 高效能視訊壓縮 可調視訊壓縮 行動設備視覺化搜尋 立體視訊壓縮 2 MPEG視訊壓縮技術 行動設備視覺化搜尋

  3. 新一代高效能視訊壓縮競賽 本實驗室代表交通大學(NCTU)參與2010年四月由ITU-T VCEG及ISO/IEC MPEG在德國Dresden舉辦的下一代高效能視訊壓縮編碼競賽（參賽文件編號JCTVC-A123），在總共27個參賽團隊中取得第12名的成績，並且在Low Delay設定下取得第10名的成績，以下為主觀視覺測試統計結論(在本次競賽中前10名被考慮為重要提案)： (1) 在Constraint 2的80個測試資料中，有2個測試資料得到第一名的成績， 有15個測 試資料得到前五名的成績，有38個測試資料得到前10名的成績。 (2) 在Constraint 1的65個測試資料中，12個測試資料得到前10名的成績。 完成並符合測試要求之學校單位: NCTU, Taiwan; RWTH Aachen U., Germany; MIT, USA; Sejong U., Korea; Sungkyunkwan U., Korea (NCTU為參與學校單位中主觀評比最佳) 業界單位: TI; Hitachi; Sony; NEC; Sharp; Intel; Mitsubishi; JVC; MediaTek; LG; Huawei Hisilicon; SK telecom, France Telecom, NTT, NTT DOCOMO, Panasonic, Technicolor; Fujitsu; Fraunhofer HHI; Toshiba; Microsoft; Tandberg, Ericsson, Nokia; RIM; Qualcomm; NHK & Mitsubishi; Samsung BBC; BBC Samsung; Renesas; ETRI

  4. 研究方向 High-Efficiency Video Coding (HEVC) Scalable Video Coding (SVC) Mobile Visual Search (MVS) Free Viewpoint Television (FTV) Compressive Sensing (CS)

  5. 研究方向聯絡人 HEVC：陳俊吉,Ph.D. Candidate E-MAIL：cheerchen73@gmail.com SVC：吳崇豪, Ph.D. Student E-MAIL：jacky195205@gmail.com FTV：陳俊吉,Ph.D. Candidate E-MAIL：cheerchen73@gmail.com MVS：詹家欣 , Ph.D. Candidate E-MAIL：terry0201@gmail.com 對於研究方向有興趣的同學或是有任何的問題，歡迎詢問

  6. 歷年計畫

  7. 基礎知識 • 建議欲加入本實驗室之新生，至少具備有下述一項科目之基礎知識 • 機率 • 線性代數 • 訊號與系統 • 數位訊號處理 • 演算法 • C/C++ Programming

  8. 實驗室福利 獎助學金按能力表現分發。 從事實驗室的服務工作或是擔任課程助教，老師會給予額外獎助學金以資鼓勵。 定期實驗室聚餐。 提供經費供學生出國參加學術會議與視訊標準會議(MPEG和JVT)。 

  9. 實驗室資源 • 實驗室提供每個博士生與碩生 • 一台多核心個人電腦 • 一大一小雙螢幕 • 公用筆記型電腦 • 26台公用Intel i7 series 伺服器。

  10. 畢業與未來工作 實驗室目前畢業學長姊在Qualcomm、華碩、奇美、奇菱、安霸、廣達、鴻海、晨星、聯發科技，HTC，凌陽科技，聯詠科技等等公司上班或研發替代役。

  11. 課程選修建議 目前實驗室著重在多媒體訊號處理研究，所以在開學之前，老師會鼓勵同學多閱覽有關多媒體和數學的書籍，像是多媒體概論(H.264或MPEG-4簡介)或是有關訊號處理的數學理論。至於開學的修課，除了所上必修(例如視訊壓縮)之外，老師也鼓勵學生選修外所課程，像是電子所的隨機過程、檢測與估計…等，這些課程都會對同學之後閱覽論文和自己的研究有所幫助。開學期間，老師也會讓同學看一些學術論文，以增加自己本身對於多媒體背景的了解，讓同學儘快適應與進入相關領域的研究。

  12. 聯絡 • 實驗室聯絡人 • 電子資訊大樓704, 分機59267 • 陳俊吉 cheerchen73@gmail.com • 吳崇豪 jacky195205@gmail.com • 彭老師  • 工程三館431,分機56625 • wpeng@cs.nctu.edu.tw

  13. High-Efficiency Video Coding(HEVC) • HEVC是為了因應未來高解析度視訊(Super Hi-Vision, 7680×4320)所帶來的多媒體應用。現今最成熟之H.264/AVC在高解析度仍然壓縮率不足使得網路頻寬無法負荷，導致高解析度視訊仍未走進人們的生活中，HEVC目的為開發下一代標準，達到H.264/AVC兩倍的壓縮率！ • 相關應用：智慧型手機或相機之視訊編解碼器。 • 相關資料： • Super Hi-Vision http://www.nhk.or.jp/digital/en/super_hi/index.html • HEVC相關消息及技術http://www.h265.net/

  14. Scalable Video Coding (SVC) SVC為MPEG與VCEG共同以MPEG-4 AVC/H.264為基礎所開發之最新可調視訊編碼標準，其目的是以單一的壓縮視訊位元流，提供時間、空間、和畫質精細可調性，讓接網路處理器透過適當的抽取與解碼不同增強層，以達到所需的解碼品質。目前研究重點，在不影響視訊品質下，進行H.264與SVC編碼格式間的快速轉換演算法。 相關資料： http://www.radvision.com/Visual-Communications/Video-Communications-Technology/Scalable-Video-Coding/

  15. Mobile Visual Search (MVS) • Mobile Visual Search (MVS)的基本說明是用找CD專輯封面的方式來表達，利用圖形中擷取特徵點後傳至後端，後端的搜尋利用分塊的方式來尋找最符合的資料，之後再回傳給手持系統得知比對資料結果。MVS是近年來發展在智慧型手機、汽車等電子產品上的一項技術，最常見的莫過於利用手機拍書的封面，即可立即傳回後端的database去搜尋並回傳該書籍的資訊，或是拍攝街道圖得知其定位及名稱。MVS的特性 也就是資訊取得的便利性+移動性以取代傳統的固定式的資訊搜索，使得取得資訊的方式更多元，想要search的動機也將會更為隨機地頻繁地出現，最終也創造出一些商業廣告應用的契機 • 參考連結 • http://scien.stanford.edu/mvs/index.html • http://www.google.com/mobile/goggles/#landmark

  16. Free-viewpoint Television (FTV) FTV為MPEG於07年開啟的自由視角電視計畫，其包含多視角視訊壓縮、影像深度估測與虛擬視訊合成，用以突破傳統視訊單一視角的限制。傳統視角的移動，需事先提供大量相近視角的視訊；然而，虛擬視角合成，可藉合成的方式，降低傳統方法需提供龐大資料量的缺點，並提高視角切換的自由度。本研究涉及1)多視角視訊壓縮、2)影像處理、3)電腦視覺、與4)虛擬視訊合成等多領域的整合，目前研究重心在於觀察影像與深度之原始和壓縮資訊，分析造成合成影像失真的原因，並將此議題延伸至1)深度資訊品質、2)虛擬視訊合成品質、與3)深度資訊壓縮效率之提升。

  17. Compressive Sensing (CS) 根據訊號處理理論中的Nyquist Rate Theory，取樣速率須不能小於訊號頻寬的2 倍，否則會產生Aliasing的錯誤。因此許多學者開始著眼思考，是否有更好的取樣技術？如何違反取樣速率的物理限制呢？然而，一個新的取樣技術--Compressive Sensing，可在不破壞資料的條件下，將取樣數有效的減少至低於Nyquist Rate，並在取樣後重建還原資料。此理論讓許多研究者相當振奮，許多過去受限於取樣速率的研究問題，如今皆一一被重新審視，例如1)生醫二元影像訊號、2)多重描述編碼理論、3)數位類比轉換設計、與4)影像壓縮等研究議題。本實驗室應用Compressive Sensing，進行多重描述編碼論和影像壓縮的技術研究。此外，Compressive Sensing的研究過程，需要相當的數學技巧與推導證明，因此在EECS的學術領域中，實為一富有挑戰性的研究主題。 詳細說明檔案：按此下載

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