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基於谷歌街景多階段特徵檢測的影像定位方法

為了解決Signboard vector的問題，作者鄭伃婷 這樣論述：

隨著科技進步，影像處理呈現多元化的發展。在影像定位領域中，多以影像內容特徵結合GPS定位來進行相似影像的查詢。本研究利用Google街景服務，收集已知街道的影像資料集，再輸入附近的街景影像進行資料集的內容檢索，達到影像定位的目的。影像定位的流程，包含辨識影像中的超商招牌物件、分析影像中的色彩分佈與特徵點、以及對資料集的影像做近似度排序。本研究首先建立台灣五大便利商店之招牌影像數據集，透過YOLOv4卷積神經網路架構訓練該資料集，超商招牌辨識模型，其準確率大約落在71%至77%。接著，進一步改良多尺度不變特徵(SIFT)模型，並對該模型加入樹葉遮罩，進而提高影像特徵點匹配的準確度。影像色彩特徵

模型的部分，本研究是以影像主色之比例與色差位置關係來描述影像的色彩分佈特徵。接下來，結合上述三種影像特徵模型，進行不同組合的準確度分析。在色彩特徵模型的組合，本研究強化重要的色彩特徵，進而發展出兩階段多解析度色彩特徵模型，並以62張測試影像查詢240張街景影像集，驗證三組兩階段色彩特徵模型，最佳的查詢準確率為56.5%。其中一組模型對含有建築物之影像有較高的準確率，而另外一組模型則適合自然元素為主之影像。本研究選用高斯分配貝氏分類器對這兩類影像分類，準確率相當高。對輸入影像分類之後，前者選用色彩分類與區塊色差向量作為兩階段色彩特徵模型；後者使用區塊色差向量與水平色差向量作為兩階段色彩特徵模型。

最後做查詢影像與資料集影像之間的特徵點匹配，在240幅街道影像資料集中，62張測試影像的查詢準確率接近75%。

經營策略與品牌效應-以富士康廣告為例

為了解決Signboard vector的問題，作者李貞慧 這樣論述：

本研究旨在探討近年興起的全國最大LED戶外電子看板廣告商「富士康廣告集團」，如何打造自身良好品牌與運用經營策略，使企業在多角化經營策略中，跨足其他領域並開發其他新產品，充分運用組織人力資本與經營策略，使企業降低風險並增進效率，成為全國最大的廣告媒體集團。本研究主要針對「富士康廣告集團」探討企業多角化經營的策略，並以品牌效益進行分析，並檢討兩者之間的結合，最後檢視戶外媒體企業多角化經營的策略與品牌效益的關聯性。