跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(44.221.73.157) 您好!臺灣時間:2024/06/20 20:28
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

: 
twitterline
研究生:陳琮諺
研究生(外文):CHEN,CONG-YAN
論文名稱:自拍歌唱影像人工智慧導播系統
論文名稱(外文):The Artificial intelligence television director system for selfies video
指導教授:張華城張華城引用關係
指導教授(外文):ZHANG,HUA-CHENG
口試委員:林豪鏘盧麗淑
口試委員(外文):LIN,HAO-QIANGLU,LI-SHU
口試日期:2021-07-27
學位類別:碩士
校院名稱:南臺科技大學
系所名稱:多媒體與電腦娛樂科學系
學門:電算機學門
學類:軟體發展學類
論文種類:代替論文:技術報告(應用科技類)
論文出版年:2021
畢業學年度:109
語文別:中文
論文頁數:83
中文關鍵詞:KTV影像摳像動作辨識音樂辨識導播
外文關鍵詞:KTVImage MattingMotion RecognitionMusic RecognitionTelevision Director
相關次數:
  • 被引用被引用:0
  • 點閱點閱:154
  • 評分評分:
  • 下載下載:6
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:1
KTV產業從1990年初在臺灣興起,而在後續市場激烈競爭中,店家開始推出多元化的服務項目,用以增強消費者的體驗感,迎合現一代年輕族群的消費需求。如今從日常生活到娛樂發展出新型態的消費模式,稱之為共享經濟,而身受大眾喜愛的KTV也發展出共享經濟的實際商業應用,被稱作共享KTV、迷你KTV、電話亭式KTV。在現今自媒體與社群平台蓬勃發展下,人們使用社群媒體即時分享打卡、自拍已成為日常。晉三公司由其所運營之K-house mini KTV從中發現相關商機,規劃推出新的自拍服務以滿足市場需求趨勢,並委託進行開發「自拍歌唱影像人工智慧導播系統」的研發,未來將導入各地K-house mini KTV系統中。本研究開發多項技術以符合「自拍歌唱影像人工智慧導播系統」之需求,包含: (1) BLE5.0藍芽攝影機控制技術 (2) 人物影像摳像技術(Image Matting)與虛擬背景之虛實融合影像技術、(3) 節奏、節拍、副歌、音樂與演唱者音量大小辨識技術、(4) Kinect骨架節點動作辨識技術、(5) 雲端伺服器上傳下載與QR Code客製化圖像技術。另外,亦額外設置一台垂直觸控互動介面,用以更換畫面特殊效果與前後景。本研究以上述五大功能來實現完整「自拍唱歌影像人工導播系統」,並將實際應用於K-house mini KTV包廂中。
The KTV industry started in Taiwan in the early 1990s, and in the fierce competition in the subsequent market, stores began to offer a variety of services to enhance the consumer experience and meet the consumer needs of the current generation of young people. Nowadays, new consumption models from daily life to entertainment have been developed, called sharing economy, and the popular KTVs have also developed practical commercial applications of sharing economy, called sharing KTV, mini KTV, and phone booth KTV, and nowadays, with the booming development of self-media and social media platforms, it has become a daily routine for people to share snapshots and selfies in real time using social media.Shinzo found the relevant business opportunities from the K-house mini KTVs it operates and plans to introduce new selfies video services to meet the market demand trend, and commissions the development of "The Artificial intelligence television director system for selfies video", which will be introduced into the K-house mini KTV system in the future. We have developed a number of technologies to meet the needs of the " The Artificial intelligence television director system for selfies video ", including: (1) Bluetooth camera control (2) Image Matting and virtual background fusion image (3) Rhythm, beat, chorus, volume recognition (4) Kinect skeleton node motion recognition (5) cloud server upload and download and QR Code custom image. In addition, an additional vertical touch interactive interface is installed to change the special effects and view of the screen. In this study, the above five functions are used to realize the complete " The Artificial intelligence television director system for selfies video ", which will be applied in K-house mini KTV rooms.
摘要 iii
ABSTRACT iv
表目錄 vii
圖目錄 viii
第一章 研發理念 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 3
1.3 研究流程 4
第二章 學理基礎 5
2.1鏡頭語言 5
2.1.1景別 5
2.1.2鏡頭角度 9
2.1.3鏡頭運動 12
2.2導播 14
2.2.1傳統導播 14
2.2.2數位型導播 15
2.3辨識方式 17
2.3.1音樂辨識 17
2.3.2動作辨識與分析 18
2.4影像摳像方法 20
2.5 KTV包廂服務 24
第三章 主題內容 26
3.1個人化自助式KTV包廂 26
3.1.1系統流程 27
3.1.2系統架構 28
3.2系統需求分析 30
3.2.1操作介面需求分析 30
3.2.人工智慧導播系統需求分析 32
3.2.3 錄影及雲端伺服器需求 37
3.3 系統功能分析 37
3.3.1 影像與操作介面功能 38
3.3.2 虛實攝影機運鏡功能 39
3.3.3 音樂辨識功能 40
3.3.4 動作辨識功能 42
3.3.5 伺服器功能 44
第四章 方法技巧 46
4.1影像與操作介面方法 46
4-2 虛實攝影機控制方法 48
4-3 音樂辨識方法 50
4-4 動作辨識方法 52
4-5 伺服器架構方法 55
第五章 成果貢獻 56
5.1完整系統使用流程 56
5.2人工智慧導播系統功能成果 58
5.3結論與建議 61
參考文獻 63
附錄: 自拍歌唱影像人工智慧導播系統操作流程 66

中文文獻
陳躍華,2013,讓"角度"成為最敬業的演員。聲頻世界,第五期,頁42-43。
井迎兆、王旭峰(譯)。電影鏡頭設計;從構思到螢幕(原作者Steven, D. K)。世界圖書出版公司北京公司。
羅學濓譯,1980,Joseph V.Mascelli著,《電影的語言》。志文出版社。
趙武著,2012,扣開電影門—電影導演敘事藝術。商訊文化。
Ronald J, Copesi著,刑北洌、徐競涵、那爾蘇、孟微譯,2003,電視現場視作與編輯,北京廣播傳播學院出版社。
Ward Peter ,2002/2005,Picture Composition for File and Television.廖澺蒼(譯)。影視攝影與構圖,五南。
蔡念中、陳立行、陳清河,2005,《電視節目製作》。五南。
張宇晴,2009,3D動畫的鏡頭語言—好來屋成功商業動畫長片的鏡頭取向及表現性探討,國立臺灣藝術大學多媒體動畫藝術學系碩士論文。
王桂沰,2013,插畫的鏡頭語言—〈廚房〉插畫創作,朝陽科技大學工業設計所,碩士論文。
羅一景,2011,探討電視廣告之攝影手法研究,國立雲林科技大學視覺傳達設計系碩士碩士論文。
鄧淑珨,2015,動態圖像設計之運鏡手法應用於動畫短片創作研究,輔仁大學應用美術研究所碩士論文。
莊淳雅,2016,虛擬導播系統,國立臺灣師範大學資訊工程研究所碩士論文。
賴婉甄,2014,流行音樂之副歌偵測,國立交通大學多媒體工程研究所碩士論文。
陳仕凱,2015,基於音樂氣氛的舞台燈光自動化調控模式,國立成功大學工業設計研究所碩士論文。
郭庭瑋,2018,KTV服務品質、顧客滿意度對忠誠度之研究–以合家歡KTV為例,南華大學管理學院企業管理學系管理科學碩士論文。
王治琴,2017,基於共享經濟理念的共享KTV經營模式的探析,管理觀察。
馬振貴,2017,“共享KTV”還能火多久,金融經濟。
劉怡君,2020,自媒體得觀看行為對於國中生人際關係的影響,國立高雄師範大學表演藝術碩士論文。
戴露,2015,個人自拍史研究,西南大學戲劇與影視學碩士論文。
潘美辰,2018,應用Kinect感應器於人體上肢姿勢判定,國立台北科技大學工業工程與管理系碩士論文。
全志宏,2020,以Kinect為基之遊戲復健運動平台,元智大學資訊管理學系博士論文。
祝朝坤、魏倫勝,2017,基於OPENCV手勢識別的啟蒙教育機器人的設計與實現,電子產品世界。
張正威,2019,前景嵌空之研究及應用,國立中正大學資訊工程研究所碩士論文。
簡佑如,2019,基於深度學習之摳像技術研究,國立臺灣師範大學資訊工程研究所碩士論文。

英文文獻
Giannectti L.D(2004/2005). Understanding Movies tenth edition. 曾西霸 (譯)。認識電影。台北:遠流
Souter, Gerry. American Shooter: A Personal History of Gun Culture in the United States. Potomac Books, Inc. 2012: 254. ISBN 1-597-97690-3.
Millerson, G. & Owens, J, 2009, Television Production.Burlington, MA:Elsevier.
James Monaco,2009,How To Read a File.Oxford University Press, USA.
Cherif I, Vassilios S, Ioannis P, 2007, Shot Type Identification of Movie.
Jeremy, V, 2008, Setting up your shots(2nd ed.). Michael Wiese Productions.
Zimmerman T.G., Lanier J., Blanchard C., Bryson S., Harvill Y., 1987, A Hand Gesture Interface Device, CHI 87 Proceedings of the SIFCHI/GI Conference on Human Factors in Computing Systems and Graphics Interface, pp.189-192.
C. Rother, V. Kolmogorov, and A. Blake, 2004, GrabCut: Interactive foreground extraction using iterated graph cuts, ACM Trans. Graph., vol. 23, pp. 309–314.
Piccardi, M., 2004, . "Background subtraction techniques: A review" (PDF). 2004 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics. pp. 3099–3104.
D.Cho, Y.W. Tai, and I. Kweon, 2016, “Netural Image Matting using Deep Convolutinal Neural Network” , Proceedings of the 14th European Conference on Computer Vision (ECCV), Amsterdam, Netherlands, pp.626-643.
N. Xu, B. Price, S. Cohenm and T.Huang, 2017, “Deep Image Matting”, Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Honolulu, USV, pp311-320.
S,Lutz, K. Amplianitis, and A. Smolic, 2018, “AlphaGAN:Generative Adversarial Networks for Natural Image Matting”, Accepted by 29th British Machine Vision Conference (BMVC), British, arXiv:1807.10088.

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
無相關期刊