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具神經網路的影像形狀時變雲之視覺化研究

為了解決nds模擬器2021中文的問題，作者賈智量 這樣論述：

文字雲的出現，不論在學界或是業界都帶來新穎與實用的成效；相對文字，影像可表達更豐富的資訊，興起諸多以影像取代文字來創作更具特色的影像雲資訊視覺化研究。傳統上影像雲中的物件多以幾何形狀如矩形或菱形，以併排或相互重疊的方式拼貼於一簡單外型內，所能表達的層次較簡單。本研究的影像形狀雲拼貼則挑戰使用不規則的影像雲物件，拼貼於一個不規則且有關聯意涵的外型中，達到裡外呼應的視覺化效果；本研究更進一步整合時間軸的演進模擬，藉由生動的影像時變動態行為演示，將以更具親和力的方式呈現影像雲主題內容的視覺傳達(Visual Communication)。在影像形狀雲拼貼上，本研究提出新的深度學習網路StuffNe

t進行shape matching。利用影像物件的輪廓搜尋可放置空間後，經由StuffNet進行shape matching，找出關聯矩陣對影像物件進行影像形狀仿射轉換(Affine Transformation)，使影像物件更貼合於可放置空間內，優化空間的使用率，減少空隙空間(empty space)。此外，StuffNet輸入的是原影像物件輪廓圖片，有別於傳統shape matching方法需要事先對影像物件輪廓曲線參數化，建立描述器(Descriptor)等冗長數值運算，相對此利用描述器之研究，本研究大大減少計算時間。在時變形狀雲模擬上，本研究提出一個完整的動態行為模擬系統。隨著時間的演

進，它會建立動態互動圖(Dynamic Interaction Graph) 來應對每個時間步驟下可變的影像物件數、位置、相互關係，再藉由本研究以深度學習網路搭建的神經動態模擬器(Neural Dynamic Simulator, NDS)來執行物理運動模擬，在保持外型的同時連續平順地完成影像形狀雲之間的轉變，進而平順地完成整個時變模擬動態形狀雲轉變。總而言之，本研究不論在影像形狀拼貼，或是影像時變模擬均擴展先前方法對不規則形狀影像物件應用的限制，同時融入了深度學習技術，而不再沿襲傳統數值分析與推論做法，使得在影像形狀雲時變的研究結果有所突破，於此應用的研究課題上能夠另闢新徑。