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國立清華大學 動力機械工程學系 張禎元、Mottershead, John所指導 張晏暠的 基於形狀描述子與壓縮感知的操作模態分析全域資料之壓縮 （2019），提出vivo相機更新關鍵因素是什麼，來自於數位影像相依性、形狀描述子、壓縮感知、操作模態分析、結構健康監測。
而第二篇論文國立臺灣大學 光電工程學研究所 黃升龍所指導 林政廷的 高速全域式光學同調斷層掃描術於活體皮膚及角膜影像分析 （2018），提出因為有 高速Mirau-based全域式光學同調斷層掃描系統、皮膚、角膜、角膜內皮細胞密度、紅血球流速的重點而找出了 vivo相機更新的解答。
vivo相機更新進入發燒排行的影片
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00:34 外盒包裝
00:54 外觀設計 & 實機顏色
01:52 iPhone 13 系列配件實測
03:00 120Hz 螢幕實測 & 對比
05:23 iPhone 13 系列 & iPhone 13 Pro 系列螢幕顯示差異對比
05:56 綠螢幕實測 / 螢幕黑化改變
06:24 螢幕亮度實測
06:44 Face ID 實測 / 口罩能否解鎖
07:05 雙喇叭 / iPhone 13 & iPhone 13 Pro 喇叭實測
07:45 拍照實測對比 (iPhone 13 Pro & Galaxy S21 Ultra)
08:27 夜拍實測對比 (iPhone 13 Pro & Galaxy S21 Ultra)
09:03 A15 Bionic 效能實測 / 跑分數據結果 / 散熱溫度表現
10:55 iPhone 13 系列初步上手感想
12:10 選購建議 / 總結
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基於形狀描述子與壓縮感知的操作模態分析全域資料之壓縮
為了解決vivo相機更新 的問題，作者張晏暠 這樣論述：
近年來，如何提取有效的資料以及移除冗餘的雜訊逐漸成為研究焦點。對於各種的工程分析而言，資料壓縮是不可或缺的，有效率的壓縮方式將對各種工程研究有助益。數位影像相依性(Digital Image Correlation)演算法系統是一種基於雙數位相機的立體視覺量測系統，該系統已經被廣泛的應用在力學的應變分析上，因為其可以直接量測選取區域之位移場的簡便性。目前，這項量測系統已經逐漸被應用於動態的工程量測上，但正是由於測量儀器是數位像相機而又產生了新的問題。其中最主要的問題就是資料量變成非常龐大，通常會有幾千個資料點的時序資料肇因於高取樣頻率、高空間解析度以及長取樣時間的要求。在本研究中，主要探討如
何有效的壓縮立體視覺數位影像相依性系統所量取的位移場圖序列。作為一種非接觸的光學全域量測技術，立體視覺數位影像相依性系統的應用越來越廣泛。本論文中提出應用稀疏表示來處理由立體視覺數位影像相依性系統量測所產生的龐大資料。目標是發展能夠保留位移場圖中的細部資訊以及維持形狀描述子(Shape Descriptor)表示的簡潔性。此研究中提出了兩個有效的資料壓縮方法基於知名的K-SVD演算法以及壓縮感知(Compressed Sensing)技術來算出具有代表性又簡潔的資料表示。首先，本研究提出一種新的演算法來有效的處理全域的資料，藉由資料本身的特性以及結合形狀描述子與格拉姆-施密特單範正交化(Gra
m-Schmidt Orthonormalisation)，使表示資料的基底函數數量減少，但仍可建立更簡潔的分解。在模擬與實際量測的案例中，資料大小與訊號數量的壓縮比都有明顯提升，顯示了本演算法的有效性。新基底函數的資料表示所重建的位移場圖，符合了指定的相依性係數的閥值條件。另外，通常在工作結構的監測中，會量測很多組的資料，可能會造成資料傳輸以及儲存的問題，這個問題尤其明顯當量測儀器是數位相機時，也就是立體視覺數位影像相依性系統。一張位移圖有數千個量測點，一組有意義的量測通常包含數千張位移場圖，而通常為了降低雜訊的影響，振動量測又會測量數組的數據，如此大量的資料必須要以有效率的方式處理，以方便
之後的遠端重建與分析，尤其是操作模態分析(Operational Modal Analysis)。本研究正是因為此需求而提出結合形狀描述子與壓縮感知的資料壓縮方法，因為只使用壓縮感知技術並不能更有效的壓縮資料。本整合的方法被示範應用於部分可觀測的工業電路板之分析上，用操作模態分析藉由l_1最佳化壓縮與重建位移場圖。壓縮與重建的流程可於該例子中瞭解，而其壓縮效果更勝單獨使用形狀描述子方法，且從操作模態分析結果中，可以驗證壓縮感知重建的資料保留了原始資料的核心資訊。總結，基底函數更新演算法是一個有效降低用於表示之基底函數數量的工具，並且其產生的基底函數更適合應用於壓縮立體視覺數位影像相依性系統量測
的資料上，該演算法能夠由初始基底函數更新，進而找到一組有代表性的形狀基底函數去代表位移場圖。另一方面，整合壓縮感知與形狀描述子的方法提供了一種新的方式去提取量測資料中的核心資訊，這種後處理的技術不只提升了壓縮比，也提供了結構健康監測(Structural Health Monitoring)新的可行性。
高速全域式光學同調斷層掃描術於活體皮膚及角膜影像分析
為了解決vivo相機更新 的問題，作者林政廷 這樣論述：
在皮膚及角膜的醫療診斷上，若能同時提供疾病橫向以及縱向上影像，有助於判斷確切的病理位置、結構以及細胞形貌。全域式光學同調斷層掃描術是一種時域式光學同調斷層掃描術，主要是移動PZT線性平台來掃描樣本不同深度的影像，通過二維相機來擷取二維影像，來構建出三維斷層影像，且其掃描速度取決於相機的畫面更新率。如今，大多數全域式光學同調斷層掃描術的掃描速度太慢，於掃描樣本組織上會花費太多時間，容易因為樣本或環境的振動導致影像品質變差。 本論文利用擁有高空間解析度的Mirau-based全域式光學同調斷層掃描系統並搭配畫面更新率為1051 fps的高速相機來量測活體人類皮膚與大鼠角膜，其影像大小分別為96
0x960x897 pixels以及960x960x574 pixels，掃描時間僅需3.6秒以及2.4秒。在高空間解析度以及高速掃描下，活體人體皮膚與大鼠角膜的組織結構可以被清楚解析，例如皮膚表皮層與真皮層交界、角膜各層分界、組織細胞邊界與形貌，此外針對角膜內皮細胞的密度也可量化出來，約2384±278 cell/mm2。藉由高速的量測，位於微血管中的單顆紅血球流動變化也可被觀測，並且計算紅血球流速，約95.54±27.82 μm/s。 在醫療上，本論文中所展示的高速Mirau-based全域式光學同調斷層掃描系統，不僅能提供在橫向及縱向上的高解析度影像，也能夠大幅縮短量測樣本時間，並可減
少在量測上環境的震動影像。