[想攝影145] 細說分鏡 Vol.22
🎥 影片時間連結:https://youtu.be/3XpWY8Xbe5U?t=316
🖍我的課程,每一堂課的設計
🖍並沒有華麗的外在標題
🖍既不追求速成、速效
🖍也無法讓你覺得大開眼界、值回票價
「老師,課程快結束了,你有開進階課嗎?」這問題這幾年教完基礎課,我一直被問到的問題,一開始是沒有什麼進階課程,但經過數次的課程更新,上課速度放得慢一點,增加更多說明與例子,再把一些我覺得「真的對學生稍難」的課程,另外獨立出來,我的入門課程,從 2012 年初的 6 堂課,到現在共有 12 堂,再另還有 6 堂進階課,所以這個問題答案是「有的」
🟥課程設計想法不同
「蛤? 你單就對焦、光圈,就花 2 堂課,4 小時來教哦?」 別人一節課不但都講完,也把快門、ISO 等等全都講完了,為什麼你要花這麼多時間來講?
嗯,雖然沒有上過別的基本攝影課,但有參考別人的課程大綱、講義,如果真的要我一堂課講完曝光三元素 – 快門、光圈與感光度,我當然可以,甚至快的話,可以在 10 分鐘全部講完,有什麼難的? 但為何我不這麼做? 單單「對焦」我就可以講近 2 個小時,因為背後對於「整個所有課程設計想法」是有很大的不同。
前面幾篇文章,約略談到「構圖」對我的意義,也提及到「構圖技巧」與「構圖」的關係,但有一點是沒有提到的,當要開始「構圖」,也就是要說一個故事之前,我們該如何進行第一步 – 對焦,先將一張照片主角放進去,透過對焦,讓主角更加清楚,讓觀眾一眼就看得出「誰,是這張照片該看的」,不用其它的言語輔助,對焦就能達到這一點。
這樣就要花 2 個小時去講嗎? 這當然不只如此,要簡單認識相機、鏡頭結構、如何達成對焦、對焦在不同處,清楚的「主角」不同,背後隱含的意義有什麼差別? 又或著問最根本的問題 「我們幹嘛要對焦」,一張照片可不可以不要對焦? 如果要對焦的話,在實際拍攝流程,該放在一開始? 還是邊構圖邊對焦? 構好圖再對焦可不可以?
更常看到的,很多初學者根本「完全不在意對焦」,無論是手動、自動對焦、對焦的形式,一點也不去管,彷彿「對焦」這件事,在他拍照過程完全消失,只管照片裡頭元素的擺放、呈現形式,遇上更誇張的是,有些初學者拍了一整天,相機一直切換至「MF 手動對焦」都不去在意。
🔹這些問題在這幾年都會被台下同學問到,進而重新調整講義,希望在同學舉手發問時,不是後頭的講義有準備到答案,不然就是等著同學提問,好讓我進一步來談談「對焦」更重要的意義 – 一張照片的故事、靈魂就從「對焦 – 主角」展開,一個故事,沒有主角,自然就沒有下文,更難去構圖,甚至就算拍完照片,這張照片也說不出個故事,也更無法呈現你與這張照片的「連結、關係」也答不出所以然。🔹
🟥談談故事的「主角」
.「即將上映的電影「007:生死交戰」終於要上映了」
.「電影 “魔戒” 若是一句話講完,就是一個人,千辛萬苦把戒子帶到大老遠的地方,把它熔掉的故事」
.「ㄟㄟㄟ,聽說 A 跟 B 他們有點曖昧,每天中午經常一起下樓買飯,他們會不會是情侶啊」
.「我聽說隔壁東西要漲價,這樣子以後我就可能不去吃了」
.「今年第 3 號颱風 – 櫻花颱風已經成形,位於我們東南方海面 1500 公里…」
任何一篇故事、小說、電影、戲劇、舞台劇、歌舞劇,還是我們市井小民日常生活閒談、八掛,或是電視新聞,甚至是氣象預報,無論時間長度、字數多少,以上每一種「故事」裡頭都隱含著我們討論的焦點 – 主角,在裡頭,整個故事才能繼續往下推展。
如果你打開電視,隨意看著一部播到一半的電影,你該如何判斷出誰是這部電影的主角?
「鏡頭最多的那一位」(這一定是)
「對話最多的」 (這通常也是)
「最帥的、最美的」 (大多都是)
「正義的一邊」 (通常)
「主角,通常不會死」,這是最常聽到的說法,總是死裡逃生,槍林彈雨總是沒任何一發子彈打中他,就算打中了也不會致命,總是在身體邊邊角角不礙事的角落,就算命中要害,沒事的,很快救援就來,沒事沒事,但也是有主角最後真的死去的故事,最有名的莫過就是「鐵達尼號」,裡頭主角「傑克」在全長近 3 小時的電影,最後十幾分鐘才沉入冰凍的海裡。
若是一部「沒有主角的電影」,主角在電影播放第一分鐘被賜死了、消失了,那故事還能如何推展下去呢? 即使主角真的第一分鐘就「消失了」,那應該也是採用「倒敘法」方式訴說後頭的故事,若整個電影沒了主角,自然就沒有意義,更不會被拍攝出來。
🟥對焦與主角
🔹電影,某程度可以說是「連續不停播放的照片」,在電影播放時,你按下「暫停鍵」,不就等於是一張「照片」了嗎? 🔹
無論在何時暫停,每一秒的鏡頭,都是導演與剪接精心設計的「分鏡」,想傳達一些概念在裡頭,讓故事合理、節奏流暢、或是輔助說明,沒有一個分鏡浪費時間,若是以奧斯卡眾多獎項中「最佳剪輯獎」或許可以說明,好的剪輯可以讓一部原有的故事更加出色,既然可此,無論電影播放到哪,任何一刻按下暫停所呈現的畫面,我們都可視為充滿「故事性」的照片。
🔹我們並不是拍電影,也不是微電影、短片,我們拍的是「靜態攝影」,相對就簡單多了,只需要拍攝「一張照片」就好,並且為了要訴說這張照片的故事,以及背後的「創作動機」,我們得要好好朝著這目標,在眼前的景像,眾多的事物中「尋找出主角」,並且搭配「構圖技巧」,好讓一張照片完成後,有著你想說的故事,有著這張照片代表的意義在裡頭。🔹
當在說明這張照片故事,必然說說創作動機,而「為何這個放這裡、為何比例是如此、為何曝光如此呈現」這些都構圖技巧,最後你仍需要說明這張照片,所要傳達的「故事」,故事自然是從主角開始展開,那麼「對焦」這件事情,必定為選定一張照片的「主角」,所有的故事都從主角開始展開,自然是故事的重心。
🔹照片的「重心」,並不是視覺上的重心,而是所有這張照片存在目的,就是為了「他」才開始一連串拍攝工作的準備、路途的跋涉,全都是為了「他」,照片才有存在,才有了背後的故事,又或著是說,這張照片就是為了證明事件的存在、證明你的心中的追求,又進一步可以說,在眾多你所拍照的照片,背後隱藏的主角,其實就是「你自己」。🔹
「好的導演,會從電影最後一幕開始推起整個故事」,當電影第一秒開始,所有的故事鋪陳、轉折、悲歡離合,就是為了最後一幕所準備,隨著電影謝幕升起才算是最後的 ENDING 。
我覺得這觀念跟「攝影過程」蠻像的,無論拍攝一張照片中間歷經多少曲折、起伏,觀眾所看到的「就是成果而已」,事前所有的準備,包含每個攝影工具的準備、行程規畫、拍攝技巧的磨練,不就是為了「最後的照片」存在嗎? 這所有的過程就是為了最後一幕能夠完美誕生 – 也就是這張照片,從這個角度去想你一張感動自己的照片,是不是讓你有著蠢蠢欲動的念頭,也來想試著動動筆、動動口,來為這些作品說說背後的故事,其實也就是交代與分享你自己的故事。
🟥HOW 很重要
但更重要的是「WHY」,我認為「為什麼 WHY」比「怎麼做 HOW」來得先、來得重要,也許這跟我從小學習的個性有關,我總是希望知道「為什麼這門課是必修」,而想著不是「如何把這門課學得好」。
讓我想到求學時期的故事,面對一題數學問題,不懂當然問懂得同學,他們給我的感覺通常是不假思索的說「就帶 XX 公式就好了啊」,心裡不免「蛤,你們都這樣子死記哦? 都不去想為什麼一定要這麼做嗎?」這種感覺,但最後到底誰對? 當然他們是對的,誰對或錯又該如何判別? 看誰考高分、誰過關、誰被當,一翻兩瞪眼,沒有好爭論的。
偏偏我又是理組的,計算數字哪怕差個 0.01 都是錯的,用誇張一點的比喻的話,這個 0.01 的誤差可能會炸掉一間工廠,或是燒掉一隻手機,確實數學「計算得精準」是很重要的,至於為什麼要用 XX 公式? 在那時候對我「並不重要」,若我真想證明可以不要用 XX 公式也能計算出來,可能要到研究所,或是更高深的學位,這問題才比較適合被提出來。
我這「WHY 比 HOW 看得更重的個性」,不大適合讀理組,轉到社會學門就太適合了,社會學門面對問題,通常比較不給定一個確定的答案,比較傾向思考答案之外,有沒有其它的可能,只要你說得通,理論帶進來解釋得好,就不像是理組考題「不是對就是錯」,而社會組的答案,比較像是「哪個理論解釋得更好、更適合」,這樣子我反而駕輕就熟,讀得自在也符合我的個性。
🟥課程設計精神
🔹若是在戶外拍攝時,你我只是片面之緣,問我「拍的太亮怎麼調整」,我用「十秒鐘的時間」告訴你如何操作「曝光補償」來達到你想要的;但如果是在課堂上,要清楚了解曝光補償,我得要花 4 小時時間先講講「測光」與「測光公式」,再花 2 小時講講曝光補償原理,以及實際相機操作過程學習,懂了以後你才了解「曝光補償」那不到 10 秒的動作,原來背後是 6 小時的學習,是這麼多要學的概念。🔹
你想要哪一種? 不同的學生要的不同,攝影教學快 10 年,遇上各式各樣、老的少的、男的女的各種形形色色的學生,總是得因應不同學生上課目的,選擇一種適合的教法來迎合學生才行,現在,不如也想想這問題「你願意花上近 6 小時間來學習 10 秒鐘就能操作完的動作」還是「我只要知道怎麼做,背後為什麼我不想知道」。
🔹課程設計大綱越是看起來精彩、豐富多元,當然在競爭的市場上,更容易得到學生的青睞,這一點我並不否認,我的課程大綱,無法帶著你爬上山、跳下海,讓你知天文通地理,因為每一堂課的內容,我總是希望帶著更多的 WHY 在裡頭,讓你在懂得 HOW 之前,是了解自己為何要「這麼做」,當你更了解每一個動作背後基礎是這麼一步步推展而來,這並不是走冤枉路,而是為你打下更多未來創作的基礎,也許課程結束短暫時間你無法體會,但相信若你繼續朝著更深、更多元的攝影主題鑽研,你所花的時間與精力,在那時會漸漸現出來,這點是我設計課程的精神,也正我對攝影教學的堅持的地方。🔹
你說若採用這樣子精神,設計每一課、每一個觀念、每一個章節、每一個投影片,直到每一句話,有辦法在短短的時間,教會你更多東西嗎? 我,是做不到的;但如果我們講求「速效」,簡單了解基本做法與原理,然後帶著設備直接開始拍攝,遇到不懂再回頭來討論問題,這樣子不好嗎?
也沒有什麼不好,這點在前幾篇文章我也提到過,因為學習攝影不是個「單程車票」,總是在「基礎 – 創作」之間不斷的來回,從偉大的作品中發現精華點,再回頭看看自己哪裡不足,再做更多嚐試重新創作,但如果你的基礎不夠好,是無法識讀那些讓人感動作品背後的心血如何達成,反之若你不適當踩個煞車停下來思考自己的缺失檢討,要再突破自己的界限也是有限。
先準備齊全後再出發、再回頭檢討? 還是先有了簡單的認識,先出發再說,遇到困難再回頭,哪一種教學課程設計比較適合? 沒有哪個比較好,只是哪種方法適合你,而我的課程設計採取「前者」,希望你準備更齊全後再出發,失敗了、遇上問題了再回頭檢討、再出發,同時我的求學過程那些挫折經驗,以及轉換不同領域後學習的經驗,讓我強調「為什麼 WHY」,比起告訴你「如何做 HOW」來得更重要,不希望你一開始朝著飛翔前進,只希望在往前踏第一步前,先試著問自己「為什麼」,而不是「如何走得好」。
🟥蘇格拉底之死
我常問學生「哲學家蘇格拉底是怎麼死的?」,大多數學生認為「人,總是一死」帶過這問題,知道故事的學生會說是被賜毒酒死的,但我總是開玩笑說「他是被人 “討厭” 死的」。
🔹為何這麼說? 蘇格拉底總是到處問人「為什麼、為什麼」,最敏感也不能問的問題 – 為什麼你要信上帝? 上帝是誰? 真的存在嗎? 信他有什麼好處? 這些不該問「為什麼」的問題惹怒了掌權的人,覺得他是個挑戰威權的無神論者,要他做二個選擇,要嘛認錯相信上帝,不嘛就喝下毒酒去見上帝,此時我相信蘇格拉底喝下毒酒後可能心裡還在想「喝下毒酒,人為什麼會死」吧,我猜。🔹
我不敢拿我自己跟蘇格拉底相比,我也不想淪落到蘇格拉底最後的結局,在面對有限的時間,以及市場彼此競爭之下,儘管我多麼想在一個觀念上做更多的「為什麼的討論」,但學生總是需要更多的實作,以應付未來,或是即將到來的問題 – 我需要學會攝影,來做一點什麼事情,而近期的課程,也試著平衡「WHY 與 HOW 」的比例,這才是我更該做的。
所以我自認我的課程大綱,沒有華麗的外在標題,本身設計也不追求速成速效,更無法讓學生能有一種「哇,一門課可以學到超多東西」的感覺,這些都是我自認的缺點,也只有認同我的想法的學生,願意嚐試上上我的課程,我都非常感激。
也有學生、朋友建議我「既然課程內容這麼多,再拆細一點,多元一點」讓不同需求的學生,選擇更多,如果一味追求「開課、賺錢」,似乎又與我的個性相違背,但這又是另外一個可以好好開一篇數千字的文章來分享,這裡,就讓我們跳過吧。
或許目前開設的線上課程 – 終生閱讀的線上課,較能解決這個問題,若想學得快一點,每天都看一集,並且用 1.5 倍速度播放,觀念學到了,不懂再重頭看;若想要慢慢看的也沒關係,一周看一集,一集看二次都沒關係,享受每天都進步一點的感覺。
再應因疫情下的困境,所以,這樣子的線上課程就這麼「上線」。
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相機鏡頭 原理 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
機器學習識別特徵阻絕代測 上鏈回送監理資料庫防竄改
人臉辨識加酒精鎖阻酒駕 串區塊鏈上傳比對告警
2021-05-24社團法人台灣E化資安分析管理協會元智大學多媒體安全與影像處理實驗室
本文將介紹酒精防偽人臉影像辨識系統,結合了人臉辨識、酒精鎖以及區塊鏈應用,以解決酒駕問題,並透過監控系統避免代測狀況發生。且利用區塊鏈不可修改的特性,將車輛與人臉資料串上區塊鏈,以確保駕駛人的不可否認性。
長長期以來「酒駕」都是一個很嚴肅且必須被重視的議題,儘管在2019年立法院修法酒駕及拒絕酒測的罰則,但是抱持僥倖心態的人還是數不勝數,導致因酒駕釀成車禍的悲劇還是一再重演,讓不少的家庭因此破滅。
據統計,從2015年到2018年的酒駕取締件數都逾10萬件,而因為酒駕車禍的死亡人數逾百人。在2019年酒駕新制上路以後,2020年警方酒駕取締件數有明顯下降至約6萬件,雖然成功達到嚇阻效果,但是死亡人數仍與去年前年持平,可見離完全遏止酒駕還有很長的路需要努力。
立法院於2018年三讀通過了「道路交通管理處罰條例部分條文修正案」,酒駕者必須重新考照,並且只能駕駛具有酒精鎖(Alcohol Interlock)的車輛,所謂酒精鎖,屬於車輛點火自動鎖定裝置,在汽車發動前必須進行酒測,通過才能將汽車發動,而且在每45分鐘至60分鐘後酒精鎖系統就會要求駕駛人在一定時間內進行重新酒測,以便防範在行車過程中有飲酒的情況發生,若駕駛人未遵守其要求,車子就會強制熄火並鎖死,必須回酒精鎖服務中心才能將鎖解開。
由於法案的方式無法完全遏止酒駕,因此許多創新科技或是企業致力於研究相關科技來解決酒駕的問題。
其中本田(Honda)汽車與日立(Hitachi)公司研發出手持型酒精含量檢測裝置,讓駕駛人必須在駕駛之前都先進行酒測,若酒精濃度超標就會將汽車載具上鎖,藉此避免酒駕意外或事故發生,且該技術結合了智慧鑰匙功能,若偵測到酒測值超標,車輛中的顯示面板將會發出警告訊號告知駕駛人,避免酒駕上路之問題。
另一方面則是解決酒精殘值之問題,因為有許多駕駛人都會認為,休息一下後,身體也無感到不適,即駕車出門,等到駕駛人被警方臨檢時才知道酒測未通過,因此收到罰單,甚至是吊銷駕照處罰等。
根據醫學研究指出,酒精是在人體體內由肝臟代謝,實際代謝時間必須看體質以及飲酒量而定。台灣酒駕防制社會關懷協會建議,喝酒後至少要10至20小時後再駕車比較安全。多數人無具備酒精代謝時間的觀念,導致駕駛人貿然上路,待意外發生或罰單臨頭時,已經為時已晚。
背景知識說明
本文介紹的方法為酒精鎖結合攝影鏡頭進行人臉辨識,並將人臉特徵資料與車輛資料串上區塊鏈,並利用區塊鏈不可篡改的特性,來避免駕駛人在解鎖酒精鎖時發生他人代測的問題。
由於人臉辨識技術具備防偽性、身分驗證的特性,因此將酒精鎖的技術結合人臉辨識,便可確認為駕駛本人。
何謂人臉辨識
人臉辨識技術屬於生物辨識的一種,基於人工智慧、機器學習、深度學習等技術,將大量人臉的資料輸入至電腦中做為模型訓練的素材,讓電腦透過演算法學習人類的面部特徵,藉以歸納其關聯性最後輸出人臉的特徵模型。
目前人臉辨識技術已經遍佈在日常生活之中,其應用面廣泛,最為常見的應用即為智慧型手機的解鎖、行動支付如LINE Pay、Apple Pay等,其他應用還包括行動網路銀行、網路郵局、社區大樓門禁管理系統、企業監控系統、機場出入關、智能ATM、中國天眼系統等。一般來說,人臉辨識皆具備以下幾個特性:
‧ 普遍性:屬於任何人皆擁有的特徵。
‧ 唯一性:除本人以外,其他人不具相同的特徵。
‧ 永續性:特徵不易隨著短時間有大幅的改變。
‧ 方便性:人臉辨識容易實施,設備容易取得,如相機鏡頭。
‧ 非接觸性:不須直接接觸儀器,也可以進行辨識,這部分考量到衛生問題以及辨識速度。
人臉辨識透過人臉特徵的分析比對進行身分的驗證,別於其他生物辨識如虹膜辨識、指紋辨識,無須近距離接觸,也可以精準地辨識身分,且具有同時辨識多人的能力。因應新冠肺炎疫情肆虐全球,人臉辨識技術也被用來管理人來人往的人流。人臉辨識的儀器可以搭配紅外線攝影機來測量人體體溫,在門禁進出管制系統中,利於提高管理效率,有效掌握到進出人員的身分,以及幫助衛生福利部在做疫調時更容易掌握到確診病患行經的足跡。
人臉辨識的步驟
人臉辨識的過程與步驟,包括人臉偵測、人臉校正、人臉特徵值的摘取,進行機器學習與深度學習、輸出人臉模型,從影像中先尋找目標人臉,偵測到目標後會將人臉進行預處理、灰階化、校正,並摘取特徵值,接著人臉資料交給電腦進行機器學習與深度學習運算,最後輸出已訓練好的模型。相關辨識的步驟,如圖1所示。
人臉偵測
基於Haar臉部檢測器的基本思想,對於一個一般的正臉而言,眼睛周圍的亮度較前額與臉頰暗、嘴巴比臉頰暗等其他明顯特徵。基於這樣的模式進行數千、數萬次的訓練,所訓練出的人臉模型,其訓練時間可能為幾個小時甚至幾天到幾周不等。利用已經訓練好的Haar人臉特徵模型,可以有效地在影像中偵測到人臉。
Python中的Dilb函式庫提供了訓練好的人臉模型,可以偵測出人臉的68個特徵點,包括臉的輪廓、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴。基於這些特徵點的資料就能夠進行人臉偵測,如圖2~4所示。圖中左上角的部分是偵測到的分數,若分數越高,代表該張影像就越可能是人臉,右側括弧中的編號代表子偵測器的編號,代表人臉的方向,其中0為正面、1為左側、2為右側。
人臉的預處理
偵測到人臉後,要針對圖片進行預處理。通常訓練的影像與攝影鏡頭拍出來的照片會有很大的不同,尤其會受到燈光、角度、表情等影響,為了改善這類問題,必須對圖片進行預處理以減少這類的問題,其中訓練的資料集也很重要:
‧ 幾何變換與裁剪:將影像中的人臉對齊與校正,將影像中不重要的部分進行裁切,並旋轉人臉,並使眼睛保持水平。
‧ 針對人臉的兩側用直方圖均衡化:可以增強影像中的對比度,可以改善過曝的影像或是曝光不足的問題,更有效地顯示與取得人臉目標的特徵點。
‧ 影像平滑化:影像在傳遞的過程中若受到通道、劣質取樣系統或是受到其他干擾導致影像變得粗糙,藉由使用圖形平滑處理,可以減少影像中的鋸齒效應和雜訊。
人臉特徵摘取
關於人臉特徵摘取,相關的技術說明如下:
‧ 歐式距離:人臉辨識是一個監督式學習,利用建立好的人臉模型,將測試資料和訓練資料進行匹配,最直觀的方式就是利用歐式距離來計算所有測試資料與訓練資料之間的距離,選擇差距最小者的影像作為辨識結果。由於人臉資料過於複雜,且需要大量的訓練集資料與測試集資料,會導致計算量過大,使辨識的速度過於緩慢,因此需要透過主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)來解決此問題。
‧ 主成分分析法:主成分分析法為統計學中的方法,目的是將大量且複雜的人臉資料進行降維,只保留影像中的主成分,即為影像中的關鍵像素,以在維持精確度的前提下加快辨識的速度。先將原本的二維影像資料每列資料減掉平均值,並計算協方差矩陣且取得特徵值與特徵向量,接著將訓練集與測試集的資料進行降維,讓新的像素矩陣中只保留主成分,最後則將降維後的測試資料與訓練資料做匹配,選擇距離最近者為辨識的結果。由於影像資料經過了降維的步驟,因此人臉辨識的速度將會大幅度地提升。
‧ 卷積神經網路:卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN)是一種神經網路的架構,在影像辨識、人臉辨識至自駕車領域中都被廣泛運用,是深度學習(Deep Learning)中重要的一部分。主要的目的是透過濾波器對影像進行卷積、池化運算,藉此來提取圖片的特徵,並進行分類、辨識、訓練模型等作業。在人臉辨識的應用中,首先會輸入人臉的影像,再透過CNN從影像提取像素特徵並轉換成特定形式輸出,並用輸出的資料集進行訓練、辨識等等。
何謂酒精鎖
酒精鎖(圖5)是一種裝置在車輛載體中的配備,讓駕駛人必須在汽車發動前進行酒測,通過後才能將車輛發動。且每隔45分鐘至60分鐘會發出要求,讓駕駛人在時間內再次進行檢測。
根據歐盟經驗,提高罰款金額以及吊銷駕照只有在短期實施有效,只有勸阻的效果,若在執法上不夠嚴謹,被吊照者會轉變成無照駕駛,因此防止酒駕最有效的方法就是強制讓駕駛人無法上路,這就是「酒精鎖」的設計精神。
在本國2020年3月1日起酒駕新制通過後,針對酒駕犯有了更明確且更嚴厲的規定,在酒駕被吊銷駕照者重考後,一年內車輛要裝酒精鎖,未通過酒測者無法啟動,且必須上15小時的教育訓練才能重考,若酒駕累犯三次,要接受酒癮評估治療滿一年、十二次才能重考。
許多民眾對於「酒精鎖」議論紛紛,懷疑是否會發生找其他人代吹酒精鎖的疑慮,為防範此問題,酒精鎖在啟動後的五分鐘內重新進行吹氣,且汽車在行駛期間的每45至60分鐘內,便會隨機要求駕駛重新進行酒測,如果沒有通過測量或是沒有測量,整合在汽車智慧顯示面板的酒精鎖便會發出警告,並勸告駕駛停止駕車。
對於酒精鎖的實施,目前無法完全普及到每一台車子,而且對於沒有飲酒習慣的民眾而言,根本是多此一舉,反而增加不少麻煩給駕駛。若還有每45~60分鐘的隨機檢測,會導致多輛汽車必須臨時停靠路邊進行檢測,可能加劇汽車違規停車的發生頻率。
認識區塊鏈
區塊鏈技術是一種不依賴於第三方,透過分散式節點(Peer to Peer,P2P)來進行網路數據的存儲、交易與驗證的技術方法。本質上就是一個去中心化的資料庫,任何人在任何時間都可以依照相同的技術標準將訊息打包成區塊並串上區塊鏈,而這些被串上區塊鏈的區塊無法再被更改。區塊鏈技術主要依靠了密碼學與HASH來保護訊息安全,也是賦予區塊鏈技術具有高安全性、不可篡改性以及去中心化的關鍵。區塊鏈相關概念,如圖6所示。
區塊鏈的原理與特性
可以將區塊鏈想像成是一個大型公開帳本,網路上的每個節點都擁有完整的帳本備份,當產生一筆交易時,會將這筆交易廣播到各個節點,而每個節點會將未驗證的交易HASH值收集至區塊內。接著,每個節點進行工作量證明,選取計算最快的節點進行這些交易的驗證,完成後會把區塊廣播給到其他節點,其他節點會再度確認區塊中包含的交易是否有效,驗證過後才會接受區塊並串上區塊鏈,此時就無法再將資料進行篡改。
關於區塊鏈的特性,可分成以下四部分做說明:
1. 去中心化:區塊鏈其中一個最重要的核心宗旨,就是「去中心化」,區塊鏈採用分散式的點對點傳輸,該概念架構中,節點與節點之中沒有所謂的中心,所有的操作都部署在分散式的節點中,而無須部署在中心化機構的伺服器,一筆交易或資料的傳輸不再需要第三方的介入,因此又可以說每個節點就是所謂的「中心」。這樣的結構也加強了區塊鏈的穩定性,不會因為其中的部分節點故障而癱瘓整個區塊鏈的結構。
2. 不可篡改性:透過密碼學與雜湊函數的運用來將資料打包成區塊並上鏈,所有區塊都有屬於它的時間戳記,並依照時間順序排序,而所有節點的帳本資料中又記錄了完整的歷史內容,讓區塊鏈無法進行更改或是更改成本很高,因此使區塊鏈具備「不可篡改性」,並且同時確保了資料的完整性、安全性以及真實性。
3. 可追溯性:區塊鏈是一種鏈式的資料結構,鏈上的訊息區塊依照時間的順序環環相扣,這便使得區塊鏈具有可追溯的特性。可追本溯源的特性適用在廣泛的領域中,如供應鏈、版權保護、醫療、學歷認證等。區塊鏈就如同記帳帳本一般,每筆交易記錄著時間和訊息內容,若要進行資料的更改,則會視為一筆新的交易,且舊的紀錄仍會存在無法更動,因此仍可依照過去的交易事件進行追溯。
4. 匿名性:在去中心化的結構下,節點與節點之間不分主從關係,且每個節點中都擁有一本完整的帳本,因此區塊鏈系統是公開透明的。此時,個人資料與訊息內容的隱私就非常重要,區塊鏈技術運用了HASH運算、非對稱式加密與數位簽章等其他密碼學技術,讓節點資料在完全開放的情況下,也能保護隱私以及用戶的匿名性。
區塊鏈與酒精鎖
由於區塊鏈的技術具備去中心化、記錄時間以及不可篡改的特性,且更加強酒精鎖的檢測需要身分驗證的保證性。當進行酒精鎖檢測解鎖時,系統記錄駕駛人吹氣時間以及車輛的相關資訊,還有人臉特徵資料打包成區塊並串上區塊鏈。因此,在同一時間當監控系統偵測到當前駕駛人與吹氣人不同時,此時區塊鏈中所記錄的資料便能成為一個強而有力的依據,同時也能讓其他的違規或違法事件可以更容易進行追溯。
酒駕防偽人臉辨識系統介紹
為了解決酒精鎖發生駕駛人代測的問題,酒精鎖產品應導入具有身分驗證性的人臉辨識技術。酒駕防偽人臉辨識系統即為駕駛人在進行酒精鎖解鎖時,要同時進行人臉辨識,來確保駕駛人與吹氣人為同一人。
在駕駛座前方的位置會安裝攝影鏡頭,作為駕駛的監控裝置。進行酒測吹氣的人臉資料將會輸入到該系統中的資料庫儲存,並將人臉資料以及酒測的時間戳記打包成區塊串上區塊鏈,當汽車已經駛動時,攝影鏡頭將會將當前駕駛人畫面傳回系統進行人臉比對驗證。如果驗證成功,會將通過的紀錄與時間戳一同上傳至區塊鏈,若是系統偵測到駕駛人與吹氣人為不同對象,系統將發出警示要求駕駛停車並重新進行檢測,並同時將此次異常的情況進行記錄上傳到區塊鏈中。
如果駕駛持續不遵循系統指示仍持續行駛,該系統會將區塊鏈的紀錄傳送回給開罰的相關單位,並同時發出警報以告知附近用路人該車輛處於異常情況,應先行迴避。且該車輛於熄火後,酒精鎖會將車輛上鎖,必須聯絡酒精鎖廠商或酒精鎖服務中心才能解鎖。相關的系統概念流程圖,如圖7所示。
區塊鏈打包上鏈模擬
在進行酒測解鎖完畢以及進行人臉資料儲存後,會透過CNN將影像轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值,接著將128個人臉特徵向量資料取出,並隨著車輛資訊一起打包到同一個區塊,然後串上區塊鏈。取出的人臉特徵資料,如圖8所示。
要打包成區塊和上鏈的內容,包括了人臉特徵資料、車牌號碼、酒測解鎖時間點等相關輔助資料,接著透過雜湊函數將相關的資料打包成區塊。以車牌號碼ABC-1234為例,圖9顯示將車輛資料和人臉資料進行區塊鏈的打包,並進行HASH運算。
將人臉資料和車輛相關資料作為一次的交易內容,並打包區塊,經過HASH後的結果如圖10所示,其中prev_hash屬性代表鏈結串列指向前一筆資料,由於這是實作模擬情境,並無上一筆資料,其中messages屬性代表內容數,一筆代表車牌資料,另一筆則為人臉資料。time屬性則代表區塊上鏈的時間點,代表車輛解鎖的時間點。
情境演練說明
話說小禛是一間企業的上班族,平時以開車為上下班的交通工具,他的汽車配置了酒駕防偽影像辨識系統,以下模擬小禛下班後準備開車的情境。
已經下班的小禛今天打算從公司開車回家,當小禛上車準備發動車子時,他必須先拿起安裝在車上的酒測器進行吹氣,並將臉對準攝影鏡頭讓系統取得小禛的人臉影像。小禛在汽車發動前的人臉影像,如圖11所示。
待攝影鏡頭偵測到小禛的人臉後,接著系統便會擷取臉上五官的68個特徵點,如圖12所示。然後,相關數據再透過CNN轉換輸出成128維的特徵向量作為人臉資料的測量值,如圖13所示。
酒精鎖通過解鎖後,車輛隨之發動,解鎖成功的時間點將會記錄成時間戳記,隨著影像與相關資料串上區塊鏈。在行駛途中,設置在駕駛座前方的鏡頭將擷取目前駕駛的人臉,以取得駕駛人的128維人臉特徵向量測量值,並且與汽車發動前所存入的人臉資料進行比對,藉以判斷目前的駕駛人與剛才的吹氣人臉是否為同一位駕駛。當驗證通過後,也會再將通過的紀錄與時間戳上傳至區塊鏈中,如此一來,區塊鏈的訊息內容便完整記載了這一次駕車的紀錄,檢測通過的示意圖如圖14所示。
系統通過辨識後,便確認了駕駛人的身分與吹氣人一致。且透過時戳的紀錄和區塊鏈的輔助,也確保了駕駛的不可否認性。若有其他違規事件發生時,區塊鏈的紀錄便成為一個強而有力的依據來進行追溯。
如此一來,便可以預防小禛喝酒卻找其他人代吹酒測器的情況發生。在駕駛的途中,如果有需要更換駕駛人,必須待車輛靜止時,從車載系統發出更換駕駛要求,再重新進行酒測以及重複上述流程,才可以更換駕駛人。如果沒有按照該流程更換駕駛,系統將視為異常情況。
結語
酒駕一直是全球性的問題,將有高機率導致重大交通事故,造成人員傷亡、家庭破碎,進而醞釀後續更多的社會問題,皆是酒駕所引發的不良效益。為了解決酒駕的問題,各個國家都有不同的酒駕標準或是法律規範,但是大部分國家的規範和制度都只有嚇阻作用卻無法完全遏止。在不同的國家防止酒駕的方式不盡相同,有的國家如新加坡,透過監禁及鞭刑來遏止酒駕犯,又或者是薩爾瓦多,當發現酒駕直接判定死刑,這樣的制度雖嚇阻力極強,但是若讓其他國家也跟進,會造成違憲或是違反人權等問題。因此,各國都在酒駕的問題方面紛紛投入研究,想要達到零酒駕的社會。
為達成此理想,本文介紹了基於區塊鏈的酒駕防偽辨識系統,利用酒精鎖搭配人臉辨識技術以及區塊鏈技術,使有飲酒的駕駛人無法發動汽車。且該系統搭載在行車電腦中,結合攝影鏡頭的監控對駕駛進行酒測防制管理,將人臉資料、酒精鎖、解鎖時間點與相關資訊打包成區塊並上鏈。基於區塊鏈技術內容的不易篡改,可加強駕駛人的不可否認性,當汽車發生異常情況時,便能利用有效且可靠的依據進行追溯。人工智慧和物聯網時代已經來臨,透過酒駕防偽辨識系統來改善酒駕問題,在未來能夠普及並結合法規,智慧汽車以及智慧科技的應用將會帶給人們更安全、更便利的社會。
附圖:圖1 人臉辨識的步驟。
圖2 人臉特徵點偵測(正臉)。
圖3 人臉特徵點偵測(左側臉)。
圖4 人臉特徵點偵測(右側臉)。
圖5 酒精鎖。 (圖片來源:https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Guardian_Interlock_AMS2000_1.jpg with Author: Rsheram)
圖6 區塊鏈分散式節點的概念圖。
圖7 系統概念流程圖。
圖8 取出人臉128維特徵向量。
圖9 儲存車輛相關資料及人臉資料到區塊。
圖10 HASH後及打包成區塊的結果。
圖11 汽車發動前小禛的人臉影像。
圖12 小禛的人臉影像特徵點。
圖13 小禛的人臉特徵向量資料。
圖14 系統通過酒測檢測者與駕駛人為同一人。
資料來源:https://www.netadmin.com.tw/netadmin/zh-tw/technology/CC690F49163E4AAF9FD0E88A157C7B9D
相機鏡頭 原理 在 康承親子概念藥局 Facebook 的最佳貼文
大家今天都有乖乖待在家,局長因為必須來上班~
中午時外出覓食時,整個東區真的空蕩蕩!!非常好👍👍👍
接下來一定是要一直嚴密戴口罩直到6/8
而且有很多人一定都有一個困擾
就是當戴眼鏡時,戴著口罩,即使很努力密合住
還是會有氣體跑上來,整個眼鏡霧霧的😣
不一定是近視,戴太陽眼鏡也有可能,甚至機車族!都會影響視線~
#現在居然連這個也有人開發出來 #非常厲害!!
這款 #擦清楚防霧清潔片
是DOHO專為台灣人文氣候環境打造的全新產品。只要簡單擦拭,就可以讓眼鏡、安全帽護目鏡等表面產生清潔防霧的效果👍👍👍👍👍
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這個也可用於浴室鏡子、汽車玻璃、後照鏡、蛙鏡、潛水鏡、相機鏡頭等!!!!
有了這個再也不用霧裡看花!!學生族也很適合~~~👍👍👍👍👍
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相機鏡頭 原理 在 M&K Kamera Youtube 的精選貼文
有很多新手擔心手動對焦用不來,現在有三個對焦方法可以因應不同環景使用
(1) 旁軸對焦
最常見是用RANGEFINDER旁軸對焦的方法 原理是疊影對焦,例如是拍攝一個人,如果還未中焦的情況下,會見到兩個人影,如果中焦的情況下是只有一個人影。從中在加上練習,很快就可以熟練
(2) LiveView 是實時取景
其實是非常容易的,見到什麼就拍什麼,也可以放大對焦,還有PEAKING 峰值對焦。但是只可以在M240 ,M240P ,M246 ,M10使用
(3) 利用景深呎的原理目測對焦
這個是一個很原始的方法,但又很實際的對焦方法.
先講解一下景深呎的原理,調整鏡頭光圈大小,改變覆蓋的清析範圍。用目測與主題的距離,調較鏡頭對焦距離,就可以完成對焦。
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RANGEFINDER旁軸相機對焦方法
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