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陳繁鑫


應徵工作類型:影像處理工程師 / 數據工程師 / 機器學習工程師
New Taipei City,TW

0926276580
[email protected]

學歷

銘傳大學 資訊傳播工程學系 學士 2013/09~2017/06

工作經歷

銘傳大學互動媒體實驗室 研究助理 2018/09~2019/06 

-科技部研究「資訊科技介入帕金森氏症之整合式照護研究」助理

-調研顫抖症相關的論文與機器學習運用在醫療方面的研究

-發表論文到國際會議ICRMV並口頭報告

北京大學-中國西門子合作 專案研究助理 2018/02~2018/06

-實時收集傳感器數據,並進行數據清洗

-分析輸入數據,自動發現異常值並標記結果 
-調研數據清洗的方法並實作比較優劣

銘傳大學-優速得科技產學合作 專案研究助理 2016/09~2017/06

-建立AVM環景影像系統建立AVM環景影像系統
-設計影像定位板,將四個鏡頭的畫面做結合
-使用C#開發系統,以視窗程式模擬實際執行畫面

緯創軟體 實習生 2016/07~ 2016/08

-協助工程師進行軟體測試

-根據 test case 驗證產品正確性

技能


Language 

  • C#
  • Python

Library

  • OpenCV
  • Numpy
  • Pandas
  • sklearn


Framework / Others

  • Tensorflow
  • Pytorch
  • Keras
  • Unity
  • Git

專案經驗

表單自動化檢查後台管理系統 2020/10~2020/12 
依照客戶要求完成以下功能:

1.登入介面 

2.表單管理介面 

3.表單自動辨識設定介面 

4.圖像校正與辨識




 5.檔案檢查介面 

 6.WebAPI  

 7.辨識的Log查詢功能   

 8.管理者介面,可設定登入帳號

論文研究

基於深度學習的顫抖症預測與分析 [碩士]   

  以OpenCV結合HDF5生成用於模擬振動訊號的大型資料集,每筆訊號以sine 波疊加隨機抽樣的雜訊來模擬實際振動情形。使用PyTorch分別建立卷積神經網路與變分自編碼器進行訓練。結果顯示在相同頻率的測試集上有高達98%的正確率,並且均方根差小,表示即使是預測錯誤的頻率,與正確頻率的差距也很小。在實進影片的預測上,包含前處理僅需花費25秒,可以快速且正確地預測出每個像素點的頻率值。最後將預測結果以heat map可視化,作為一種初期快速診斷的方法。 

 

人體顫抖性疾病的前期偵測與類型判別 [大學]   

  由於顫抖症檢查過程繁複且不便,導致人們疏於防範該疾病,因此提出一個可以快速檢查的方法。根據顫抖症頻率的差異,建立不同頻段的濾波器。以膚色偵測捕捉並裁切影片中的人臉與雙手區域。將裁切的影像經傅立葉變換後,以不同頻段的濾波器處理,並進行運動放大。結果顯示經過相應頻段濾波器處理的影片會有正確的運動放大效果,可應用於初期追蹤與診斷。

自傳

  大學就讀銘傳大學資訊傳播工程學系。除了學習基本的計算機結構、資料結構、機率及微積分外,也修過電腦圖學、遊戲設計、影像處理等其他專門領域的課程。大學畢業專題有幸跟隨研究影像處理的教授進行學習,除了學習更多的專業知識,也學習到如何帶領團隊進行有效率的工作。同時專題論文通過科技部大專學生研究計畫,並在之後上稿至離島資訊技術與應用研討會。升大三暑假利用空閒時間到緯創軟體實習,學習到軟體開發的流程與測試方法。在大三時與Utech導盲眼公司進行產學合作,學習到演算法設計與建立產品化的軟體。大四時受指導教授的建議與推薦,推甄錄取北京大學軟體工程所。   


  碩士階段,由於同學大多是不同地方高考進來的精英,因此在基礎知識方面有落差。所以在做研究與課外的空閒時間,也會找其他的專業知識課程進行學習,如 Deeplearning.AI的機器學習與深度神經網路課程。碩一時,參與指導教授的西門子專案,學習到如何以C接收不同傳感器的輸入資料,並用Python進行後續的資料處理與分析。在機器學習的期末報告上以Inception v3為基礎建立了可辨識動漫人物的模型。碩二時,回到台灣銘傳大學的實驗室,協助大學時的指導教授進行研究,同時也替自己的畢業論文奠定基礎。   


  研究所畢業後由於兵役延後的問題,因此我利用入伍前的空檔接了短期專案。以Python與Flask為基礎建立自動化辨識的後台系統。主要利用OpenCV進行圖片校正與欄位標定,辨識所標定欄位的內容是否正確,並提供WebAPI讓外部程式呼叫。每次辨識的結果都會記錄在後台可供查詢。目前透過LeetCode與HackerRank強化演算法與寫程式能力,同時也學習其他人寫程式的方法。


HI, I'm Franc. When I was in university, I specialize in image processing. Besides, I had also studied computer graphics and game design. In junior year, I studied under the supervision of a professor who specializes in image processing. Under the professor's guidance, we conduct company-industry cooperation with Utech company and I was a leader of the team. During this time, I learned how to lead a team, design algorithms and build commodity software. After that, when I was in the process of choosing a graduate school, my professor recommended that I attend Peking University.


When I was in graduate school, I specialize in machine learning and deep learning. I participated in the professor's project with Siemens. I collected data from different sensors and used machine learning methods to detect any abnormalities in the equipment. In addition, I took online courses on deeplearning.ai for self-directed learning and improved my basics knowledge.


After graduated, I took a short-term project. I helped the company to build the backend of the form recognition system and provided WebAPI for external access. Currently, I have been improving my algorithm and programming skills on LeetCode and HackerRank.

附件

    作品集

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    論文

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