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國立臺灣海洋大學 環境生物與漁業科學學系 王勝平、江偉全所指導 林憲忠的 西北太平洋鬼頭刀棲地偏好及移動行為 （2020），提出Neon color code關鍵因素是什麼，來自於臺灣東部海域、漁場、棲地偏好、移動行為、標識放流。

而第二篇論文國立臺灣海洋大學 資訊工程學系 蔡宇軒所指導 徐立恆的 使用單鏡頭與深度學習(OPENPOSE)進行多人物深度計算 （2018），提出因為有 深度學習、距離估算、單鏡頭、多人、即時的重點而找出了 Neon color code的解答。

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西北太平洋鬼頭刀棲地偏好及移動行為

為了解決Neon color code的問題，作者林憲忠 這樣論述：

鬼頭刀(Coryphaena hippurus)為大洋性頂級掠食物種之一，廣泛分布於世界各地之熱帶及亞熱帶海域，在許多沿岸國家皆有漁獲。為了解西北太平洋鬼頭刀棲地偏好，本研究整合臺灣東部海域鬼頭刀延繩釣漁業漁獲拍賣資料、航程紀錄器(voyage data recorder, VDR)以及環境因子資料分析，包括作業漁場資源豐度與棲地環境條件之時空分布與相互關係，並利用標識放流試驗探究西北太平洋鬼頭刀之移動行為與棲地特徵。根據作業漁場、相對資源豐度及棲地適合度指標(habitat suitability index, HSI)之時空變動趨勢分析顯示，鬼頭刀之資源豐度與延繩釣漁業作業漁場之時空分布

具有明顯的季節性變動，並受到海表層溫度(sea surface temperature, SST)及海表層鹽度(sea surface salinity, SSS)變動而有所影響，但與葉綠素濃度(chlorophyll concentration, CHL)並無相關性存在，其中又以SST為影響鬼頭刀時空分布最主要的因素。臺灣東部海域鬼頭刀偏好SST介於26至28°C與SSS介於34.5至34.6‰間之棲地環境，但似乎亦受到26°C等溫線的限制，4至6月及10至12月期間為最適棲地且為兩個主要盛漁期，夏季漁期從南邊海域向北方海域移動，而冬季則呈現相反的移動模式。根據於臺灣東南部海域、日本鹿兒島海

灣及日本長崎北部海域利用彈脫型衛星標識紀錄器(pop-up satellite archival tag, PSAT)記錄鬼頭刀5至30天的移動行為顯示，各海域所標識之鬼頭刀皆具有明顯的晝夜垂直移動模式，然而有50%以上的時間主要棲息於50公尺以淺的表層水域，夜間垂直棲息深度較白天深且持續時間更長。整體來說，鬼頭刀較偏好棲息於海表層溫度偏暖及海表層鹽度相對較低之環境條件，而垂直移動主要限制於混合層內，移動深度介於棲息溫度與表水溫差異6°C以內。本研究藉由鬼頭刀漁業依賴及漁業獨立相關資訊所得之漁場與棲息環境條件之時空分布變動以及水平與垂直移動行為等分析成果，將可提供作為未來進行鬼頭刀漁業管理和資

源動態分析之重要科學參考依據。

使用單鏡頭與深度學習(OPENPOSE)進行多人物深度計算

為了解決Neon color code的問題，作者徐立恆 這樣論述：

年因類神經網路的突破與深度學習的崛起，也跟著帶動機器視覺的進步，在影像辨識的實際應用上更是屢見不鮮。自動車、無人機、攜帶裝置、行為辨識、室內定位等多項產業也都需要仰賴深度學習與機器視覺的整合應用與支持。而這些技術中對於人像或物體的辨識精確度都有著大量的需求，其中，針對人形辨識也是各領域向來頗為重視的研究目標。然而人像卻會受到身高、穿著、姿勢、角度、是否遮蔽等因素而影響辨識的精確度。本論文希望針對不同姿勢與角度的人像進行深度學習的應用，特別是對於被遮蔽的人像進行單一鏡頭的實際距離(深度推算，使其未來能夠用於無人機的自動控制上。傳統利用影像計算深度方法主要分為三種，一、單鏡頭測量 二、多鏡頭測量

三、光波段測量，三大類型。有鑒於第二、三類別都需要較為龐大與昂貴的器材才能有有效的進行距離運算，導致近來產生出了大量使用單鏡頭計算距離的方法。但不管是利用傳統的「單位標定距離測量法」、「散焦距離測量法」、「三維網格空間訊息距離測量法」等，都會面臨相應的困難與問題，且都無應對來自外在干擾與處理被遮蔽的影像。因此，本論文希望在Carnegie Mellon University提出的OPENPOSE之下，提出單一鏡頭被遮蔽人像之深度演算法，用以估算不同姿勢、視角、遮蔽之實際人像距離。

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