電腦視覺與數位影像處理。
來修我的專題研究，也可以來修電腦視覺、數位影像處理、高等電腦視覺。
就是像是一些數位影像處理、電腦視覺等等。但沒有修過也沒關係，但是要對像是機器學習、電腦視覺、深度學習、數位影像處理、人工智慧等等有興趣，學生來我可以從基礎的部份把學生帶起來。
我會指定研究的主題，主要都是一些跟各個公司有關的題目。
主要是每個禮拜二的下午5:20 ~ 7:20在系館的326會有group meeting。然後我們主要是在做各個公司在業界遇到的問題相關的研究，那一些相關的論文也是需要學生自己閱讀。
一天至少兩個小時左右。
因為像我們的話有跟業界在合作。像是資策會有在做一些3D彩色點雲，物件影像分割與辨認，目標是能用在高清地圖或是自駕車。以自駕車來說，上面會有光達、彩色立體相機、透過這些設備得到點雲。然後會對點雲分割、分析，看這些部份是路邊的樹、電線杆交通號誌或是行人等等。在這方面就會需要數位影像處理和電腦視覺的技術要學。
我們也有跟德律科技合作，牽涉到一些電腦斷層掃描(Computed Tomography)的技術。像鴻海最近在幫Apple做iphone 13，所以來跟德律科技購買機臺，那機台上的晶片我們會用SART(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique)或是FBP(Filter Back Projection)把三維的錫球重建起來。然後我們也會使用到CNN(Convolutional Neural Network)針對電路板上面焊接上去的元件做瑕疵檢測。
也有其他應用像是OCR(Optical Character Recognition)的技術去掃機車車牌，進而協助一些像是抓贓車等等的工作。或是將KL520 晶片用在Driver Monitoring System 去偵測駕駛的狀態是否有疲勞、酒駕等等。總之就是各式各樣的工業界的應用。
如果真的不合的話，就還是把這學期修完，然後下個學期找其他的老師就好。
因為像我們實驗室有跟業界密切合作，所以對學生來說可以接觸業界相關的最新技術，得到一些業界相關的深入經驗，這些東西光是修課是沒有辦法做到的。
其實越早接觸越好，甚至大二或是大三，都可以。就只要有興趣，進來實驗室就去蒐集一些相關知識或是論文，仔細研讀，搭配上程式能力，把自身的能力很紮實的訓練起來，所以我覺得進實驗室是越早越好。
我對學生有一些基本的要求。最重要的是要有興趣。有興趣的話就算是可能星期天凌晨3點，你也會願意爬起來蒐集相關資料，去解決問題，所以不會覺得枯燥，積極主動且耐打耐操，經得起工業界的考驗。
我想專題研究是學習的一種重要方式，透過進入實驗室，可以跟老師或是碩士、博士班的學長切磋、一起瞭解未來自身及業界的走向，是一個很好的方式。所以可以盡早找一個你有興趣的題目、老師和實驗室，進去學習，可以獲得未來需要的、受用不盡的知識與經驗。