臺灣博碩士論文加值系統

網際網路的快速發展，使得利用各個網站所建立的數位資料庫來查詢檢索需要的資料內容，已經成為一種快速方便的資料收集方式。傳統運用在文字資料庫上的關鍵字檢索方式不能完全符合影像類別資料的特性，因此以影像內容為檢索條件的方式隨著需求而被提出。
但是影像資料檢索系統的設計者並未先行分析使用者對於影像資料的認知空間，以及使用者普遍採用的檢索條件為何。若系統所採用的檢索系統與大眾習用的不盡相符，則使用者將無法正確設定檢索條件，如此將降低系統的查詢效率，以及查詢結果的滿意程度。
本研究之目的是在調查一般人對於影像資料的認知空間，找出查詢影像資料時普遍採用的檢索條件，希望藉由此研究的結果提出建議，供影像資料檢索系統的設計者在資料的分類、檢索條件的運用、以及使用者介面的設計上，能夠更符合使用者的需求。

As internet rapidly develops, it becomes a convenient way collecting images across each digital image data bank through the net. Search and retrieve data with keyword is a good way for "text-based" data, but not for image. The searching of images by their visual content complements the text-based approaches.
Many content-based image search systems have been developed, but we didn't find any proof on the queries that developers choose for the system were based on the needs for users. If queries that system used mismatch with the ones that average users use for classifying images, how we can expect users correctly manipulating query parameters and get satisfying search result?
We investigate and analyze average users' perception space on image data, finding queries that often used. Showing that system developers should take this for their reference when constructing queries in the system.

第 1 章 緒論1
1.2 研究問題說明2
1.2.1 認知空間的傳達正確性2
1.2.2 檢索條件的使用數量3
1.2.3 檢索條件的普遍性4
1.2.4 問題整理5
1.3 研究目的6
1.4 研究範圍6
1.5 研究架構與流程7
第 2 章 文獻探討8
2.1 影像資料檢索方法之發展8
2.2 影像資料庫之檢索特性9
2.2.1 以內容為主的檢索方法9
2.2.2 「相似比對」與「吻合比對」10
2.2.3 「瀏覽」11
2.3 影像資料庫檢索系統之介紹11
2.3.1 VisualSEEK-哥倫比亞大學12
2.3.2 Blobworld-加州大學柏克萊分校14
2.3.3 QBIC-IBM18
2.3.4 VIR Image Engine -Virage22
2.3.5 MetaSEEK-哥倫比亞大學26
第 3 章 第三章研究設計28
3.1 研究步驟28
3.1.1 研究步驟一28
3.1.2 研究步驟二28
3.1.3 研究步驟三28
3.2 研究步驟二問卷設計29
3.2.1 設計目的29
3.2.2 建立模擬影像資料庫29
3.2.3 受測者的選擇30
3.2.4 測試方式30
3.3 研究步驟三問卷設計31
3.3.1 設計目的31
3.3.2 建立模擬影像資料庫31
3.3.3 受測者的選擇31
3.3.4 測試方式31
第 4 章 結果與分析34
4.1 研究步驟一現有檢索系統之檢索條件探討34
4.1.1 檢索條件整理與歸類34
4.1.1.1 色彩（Color）36
4.1.1.2 材質（Texture）36
4.1.1.3 關鍵字（Keyword）36
4.1.1.4 影像空間資訊（Spatial information）37
4.1.1.5 影像空間關係（Spatial relationship）38
4.1.1.6 權值（weighting）38
4.1.1.7 外形（Shape）38
4.1.1.8 範例圖面（Example）39
4.1.1.9 資料類別（Categories）39
4.1.2 各系統使用檢索條件之數量40
4.1.3 檢索條件之選用次數41
4.1.4 現有檢索系統普遍採用之檢索向度42
4.1.5 研究步驟一檢討42
4.2 研究步驟二架構普遍習用的檢索條件44
4.2.1 研究工具－Homals 同質性分析法44
4.2.2 受測者背景分析47
4.2.3 類別名稱分析47
4.2.3.1 語意類別49
4.2.3.2 特徵向度52
4.2.3.2.1 4.2.3.2.1 與色彩有關52
4.2.3.2.2 與構圖有關53
4.2.3.2.3 與質感有關54
4.2.3.2.4 特徵向度整理55
4.2.3.3 特徵向度使用分析55
4.2.3.3.1 所有受測者56
4.2.3.3.2 依照性別區分58
4.2.3.3.3 以教育程度區分60
4.2.3.3.4 依照設計專業背景區分62
4.2.3.3.5 依照圖片查詢頻率區分64
4.2.3.3.6 特徵向度使用頻率統計66
4.2.3.3.7 採用特徵向度為分群標準之圖片分析67
4.2.4 Homals同質性分析69
4.2.4.1 圖片同質性分析71
4.2.4.2 受測者同質性分析78
4.2.5 研究步驟二檢討83
4.3 研究步驟三 檢索系統的驗證85
4.3.1 受測者背景分析85
4.3.2 語意層次群集檢驗86
4.3.3 類別區分難易度檢驗87
4.3.4 特徵向度檢驗88
4.3.5 研究步驟三檢討92
第 5 章 結論與建議93
5.1 結論93
5.2 建議94
參考書目96
附錄100
研究步驟二問卷設計100
測試卡片規格101
模擬影像資料庫內容102
研究步驟三問卷設計106
問卷設計107
測試圖片規格107
問卷說明107
測試圖片內容111

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