國立東華大學「112－1通識教育大師典範講座」於11月27日舉辦本學期第九場講座，邀請國立清華大學資訊工程學系許秋婷教授蒞臨主講。許教授的研究專長為影像處理、多媒體檢索、數位浮水印、資料壓縮，此次講座，許教授以「淺談人臉心率偵測與人臉反偽技術」為題，分享在科技推陳出新的現代社會中，智能化的人臉心率偵測系統與人臉防偽技術的發展。

林信鋒副校長開場致詞表示：「今天很榮幸能邀請許秋婷教授到現場，許教授是非常傑出的研究者，在成長過程中皆就讀第一志願的學校，我和許教授也曾於中華民國影像處理與圖形識別學會共事過，雖然後續我並非朝此方向發展，但許教授一直都持續往相關領域前進，也有十分優秀的成就，相信在此場講座中，同學們可以學到很多新知。」

講座正式開始，許秋婷教授首先和同學們分享關於影像處理的幾種用法，以全景影像合成原理為例，執行步驟為：特徵點偵測與比對、重建點與點之間的空間轉換、轉換至參考座標與合成，透過這樣的過程處理，就能在輸入多張照片後，得出全景照片。之後是關於單張影像去霧原理，透過公式：觀察到的影像等於場景亮度衰減加空氣亮度，設計影像霧化簡單模型，並以觀察與假設以及數學推導，推測出其中的多個未知數，得出貼近現實的畫面。而此原理與去雨紋原理，兩種都是以去掉惡劣天氣為目的的影像處理。接著，許教授談到影像分析範疇，舉「移動物件偵測」為例，過程為輸入影像後，輸出的資料為影像中的語義標記，可用於監視器中的車輛分析等。

之後，講座正式進入主題，談到圖形辨識的部分。許教授點出，人臉有多重變因，包含身分、性別、年齡、表情等，而人臉特徵辨識則跟著特徵發展出身分辨識、性別辨識、年齡辨識、表情辨識。模型訓練部分，以表情為例，會設法取得將多人的喜怒哀樂表情，並人臉其他特徵去除，把剩餘的資訊，輸入模型訓練。許教授提及，目前現有的心率偵測方式為透過心電圖、光體積變化描記憶法、穿戴式裝置等，特性為需與皮膚緊密接觸，且每個受測者都需要個別的接觸式裝置，而人臉心率偵測的研究動機即是期望能以非接觸的方式偵測到人的心率，於醫療等方面使用。此種偵測方式的運作過程可為：輸入影像、關注區域、血脈脈動體積訊號。特性除了有無需與皮膚接觸外，也可以用較平價的錄影裝置，更能同時監測多人心率。不過，許教授也提及，此研究目前面臨的挑戰有：現有資料庫品質不一，心率資訊不精確或不完整，影片畫質變異大，以及與現有資料庫數量不足，受測者心率區間不一等情況。

雖然還在研究中，但許教授也提出了部分可能的解法，並以人類學習的過程為例，用更易懂的方式說明，如「暴力法」為不斷在訓練資料庫輸入影像資料與正確心率，讓心率偵測模型從中學習，但因人臉有多個變因，模型不只有相關特徵，所以此方法會出現很多問題，已遭到淘汰。而「多階段方法」則有訓練生成對抗式模型進行預測的Pulse－GAN方法、分離出影像中生理相關特徵後再進行訓練的特徵解纏法等。最後則是假設受測者在短時間內心率變化不大且同一受測者從不同臉部區域所預測的心率相同的「端到端方法」。

接著，許教授談到講座的第二大主題：人臉反偽偵測，說明在臉部辨識等科技發展到一定程度後，除了處理臉部資訊的相關技術外，也必須研究出能分辨「真臉」與「偽臉」的反偽偵測系統，而偽臉攻擊又包含印刷攻擊、播放攻擊、面具攻擊。關於此技術的訓練方法，許教授說明了有特徵解纏法等方法，和人臉心率偵測的訓練方式有相似的發展方向，也有多種仍在研究中的方法，如設計更有效用於學習的特徵表示法、設計可動態適應於未見到攻擊模式的偵測法、設計結合多重輸模式的偵測法等，相關技術仍持續在精進與設計中。

最後，許教授總結了此次講座的三大主題：影像處理、影像分析、人臉影像分析，並說明「人臉心率偵測」與「人臉反偽技術」皆是希望透過技術的發展，使電腦程式可以對影像做出分析，取得人的肉眼無法從中判斷出的資訊，並運用於相關領域，充滿條理的為講座畫下句點。此場講座，許教授透過相對易懂的比喻，和同學們分享了關於影像的最新知識，帶來了一場知識量豐富的講座。

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