你看過《鬼哭神號》(Poltergeist,1982)這部電影嗎?
片中有一幕小女孩把手放在電視螢幕前,電視立即出現黑白的雜訊畫面,這就是「砂嵐」,也有人稱作「白噪音」。
「砂嵐」是日文漢字,直譯的話也可以翻成「沙塵暴」,讀作SUSAARASHI,在日本它也用來指電視螢幕出現雜訊的畫面。
以前在老三台的時代,還沒有像現在的第四台播放器以及網路串流影音平台,每當一天的電視節目結束後,視訊畫面就會消失,轉成黑白雜訊的狀態,所以一些老電影裡面會出現,坐在沙發上看電視的人不小心睡著了,於是在半夜裡電視呈現黑白雜訊,還會發出有點吵雜的白噪音,在五、六年級生的童年記憶裡留下深刻的印象。
先來說一個關於砂嵐的日本都市傳說。
聽說啊有個懷胎的孕婦經常坐在客廳的沙發看電視,而且看到很晚,腹中的胎兒也會跟著母親接收電視的訊息,不是有些小孩會好奇去聽母親體內胎兒的聲音,就是用耳朵貼著母親的肚子,聆聽肚子裡傳來的胎動不是嗎?
結果呢,尚未出生的這個嬰兒的哥哥,你知道他從母親的肚子裡聽見什麼?
小男孩聽見的是電視裡出現的「砂嵐」,稀稀疏疏的沙沙聲。後來呢,這個嬰孩出生後,如果遇到不斷啼哭的狀態,只要讓他聽見「砂嵐」的聲響,就會立刻安靜下來,屢試不爽,接著就進入香甜的熟睡狀態,是不是很神奇?
所以說有些長期失眠的人,聽說只要給他聽「砂嵐」(白噪音),原本睡不著的感覺會消失,腦波會開始改變,漸漸的產生睡意,然後就會不知不覺地睡著,經醫學實驗證明確實「砂嵐」對某些人會起到催眠的作用,偶爾我的另一半也會聽下載的白噪音App,選擇雨聲或是類似一些環境音來助眠,效果不錯。
還有一個故事是有個節目製作導演,姑且稱呼他C君,為了趕錄一檔節目,他不眠不休的工作好幾天,有天他回到家中感覺到睡意,坐在沙發前不小心睡著了,電視在半夜發出沙沙沙的聲響,但他忽然從夢中驚醒,因為在一連串的「砂嵐」之中,突然聽見電視裡傳出他負責的那檔節目的工作人員表,不曉得是誰以高分貝的聲量喊著參與的工作人員名單,裡面赫然出現一位他很討厭的電視節目導演的名字,接著陌生的播報員就說了一句「晚安」,電視畫面瞬間完全消失,不料隔天那個名字登上報紙的社會新聞版面,他討厭的那位導演在錄影現場死於心臟麻痺,所以說有人提醒大家不要在半夜起床打開電視,說不定會遇到這種預告死亡的「砂嵐現象」。
另外,以前有一陣子不是流行過3D的錯覺藝術,坊間出版許多彩色印象類似雜訊圖片的書籍,告訴你只要眼睛平視一直盯著這個圖片瞧,接著就會看見3D立體影像,據說是運用眼睛疲勞時的「視覺暫留」來製作的趣味讀物。因為當我們的視網膜接觸到光線的時候,即使閉上眼睛,仍然保留一段時間的現象,現在我們認知到的電影拍攝與放映,也是運用「視覺暫留」原理製作。
就有人嘗試在半夜盯著電視裡的「砂嵐」一直看,眼睛動不也動,結果家中死去的親人就突然出現在雜訊畫面裡,還有人聽見電視傳出親人模糊不清的聲音,像是說話聲卻又斷斷續續,聽得不是很清楚,光想就覺得相當恐怖和詭異。電視出現的雜訊畫面會映出人臉,或是死去的亡靈,類似的傳言在日本昭和年代非常盛行。
奉勸大家這個動作千萬不要隨便嘗試,因為有人去造訪朋友,發現朋友坐在沙發前眼睛發直的看著電視,不曉得在那裡已經坐了幾個小時,眼前的畫面就是剛才我說的「砂嵐」,他看見他的朋友樣子很奇怪,嘴裡喃喃自語還露出淺淺的微笑,好像在跟誰說話一樣,之後就變得精神異常,可能是被砂嵐裡出現的亡靈給勾走了魂魄吧。
於是有了「如果一直盯著砂嵐的畫面很可能會瘋掉,最糟糕的情況就是莫名其妙死掉。」的說法,而且在日本相信這種說法的人還不少。
也發生過半夜起床上廁所不小心打開電視的青少年,無意間從砂嵐畫面裡看到了成人A片的精采畫面,有的是混著雜訊出現,也有出現一段雜訊,突然切換到成人頻道的感覺,據說有人很好奇這個現象,還會特別半夜爬起來進行實驗,偶爾會真的碰巧看到了A片,究竟是怎麼一回事沒有人知道,或許是放送時的電波在不明原因的狀況下將成人頻道的視訊與砂嵐結合在一起,湊巧有人目擊到雜訊裡出現成人動作片的場面,真是香豔刺激的深夜節目啊,如果是這樣的話,恐怕更睡不著了。
我比較害怕的是在電視插頭拔掉的狀態下,電視突然自動打開出現砂嵐的畫面,曾經被這樣的現象嚇醒,整個人從沙發上彈跳起來。
文字 / 銀色快手 怪談師、偽民俗學家
這是一個會透露年紀的都市傳說,我想會按讚的人數應該很少。
圖片 / 電影《鬼哭神號》的經典劇照
同時也有9部Youtube影片,追蹤數超過16萬的網紅邦尼幫你,也在其Youtube影片中提到,Sony Xperia 1 II #SonyXperia1II #Xperia1II 跑分效能電力續航實測 Photo Pro / Cinema Pro 短片實錄 18W 21W 快充時間實測、續航力測試 完整開箱評測實測、評價、推薦、值不值得買。透過 iPhone 11 Pro / OnePlus...
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3d影像 原理 在 hulan Youtube 的精選貼文
佛陀紀念館永久保存高雄市大崗山龍湖庵3座木造「穹窿頂」藻井彩繪大悲出相圖,由於是台灣首例不解體移地保存的佛教古物,相當具有歷史價值,館方配合518國際博物館日活動,於2019年5月11日上架。
高雄大崗山百年古剎龍湖庵大悲樓,拆除進行重建,住持印悟法師將約有60年歷史的三座彩繪藻井捐贈給佛陀紀念館,館長如常法師商請臺灣文化部文資局施國隆局長支持,由所屬的文化資產保存研究中心展開文保工作,進行全程3D影像紀錄,科學調查研究與專業保存修復以及包裝落架技術等協助,終於讓罕見的三座穹窿頂木構藻井及其上的彩繪大悲出相圖等珍貴文化藝術,得以完整被保存下來,安全地運到佛陀紀念館。
文化部文資局文化資產保存研究中心李麗芳主任表示,大崗山龍湖庵創健於1908年,是台灣首座專供女眾修行的寺廟,寺方在1960年曾禮聘台南地區彩繪師傅為大悲樓3座穹窿式藻井彩繪上「大悲出相圖」,堪稱全台第一,非常珍貴。由於大悲樓要拆除重建,決定捐給佛館永久保存。
龍湖庵因為「千家寺院聯誼」而和佛光山結緣,該寺創建於1908年(日治時期),大悲樓於1961年落成。文化資產保存研究中心主任李麗芳表示:大悲樓彩繪藻井的作品不同於現存寺廟常見的壁畫或是樑枋彩繪形式的大悲出相圖,其名相註腳完整,具有歷史性與稀有性。從源流上來說,與千手千眼觀世音有密切關聯,以《大悲心陀羅尼經》為圖文藍本,加上菩薩像共有88幅,藻井上還繪有16幅佛典故事與詩偈警世語等,共組成104幅圖像,另再加上8幅象徵永離八難之苦的幡蓋共計112幅圖文。
李主任說,木構建築最怕火災,傳統建築均用「井」做為造形並於其上彩繪藻類等水生植物,取其水火相剋意思,因此稱為藻井;龍湖庵的3座藻井,繪製了一百多大悲出相圖,以「大悲心陀羅尼經」84句咒語,加上4幅大天王的圖像,依據方位,從中座面對大雄寶殿依據逆時針方向繪製第1至16幅大悲出相圖,再由龍邊到虎邊,依據東,北,西,南四個方位繪製,共88幅,加上藻井上的鸚鵡請佛等16幅佛典故事、詩偈與警世語。
尤其中座藻井的最上方,有兩輪連續環繞其上的「心」與「佛」兩字,意涵「欲見佛土,先淨其心」,字、畫觸動人心,許多旅客看了深受感動,歡喜在下方拍照留影。
文資中心還邀請了學者專家一起到龍湖庵見證相關修復工作。成大的林宜君博士指出,龍湖庵大悲樓的三座藻井不同於臺灣多數以斗拱形成槓桿原理的藻井,其「穹窿頂」趨近宋式《營造法式》的鬬八藻井,在臺灣相當罕見。對於宗教建築知名的李乾朗教授現勘時也表示大悲樓中座藻井,在宋《營造法式》稱為陽馬板型式,陽馬板作法在臺灣罕見,原本林口的竹林寺藻井及現存大直劍潭寺正殿藻井雖有,但都不比龍湖庵大悲樓藻井有三座之多,也沒有珍貴的大悲出相圖。
深入臺灣宗教彩繪研究的蕭瓊瑞教授現勘時指出大悲樓藻井彩繪為臺灣罕見實木結構,大悲出相圖應為臺南知名畫師蔡草如或其流派匠師所繪。
負責藻井外部加固與落架的大木師傅蕭勝壬說,他從業40餘年尚未見過如此建築構造,以檜木層層堆疊後的彩繪相當罕見,尤其不拆解藻井,在有限的時間與經費和人力下要完成完整加固落架與包裝運送,還是首度的大挑戰。負責這次任務的文化資產保存研究中心助理研究員陳俊宇也表示,這是他負責過的保存修復工作中,難度與規模最大的一次。
如常法師指出:佛館樂於承擔「移地保存、延續文物生命的重任」。後續的工作,包括繼續請文資中心專業人員協助修復外,向高雄市政府申請登錄指定為文化資產。佛館計畫出版專書、舉辦研討會,研究最佳的展藏方式等,希望讓彩繪藻井風華再現,讓來到佛館的國內外觀眾有更多的機會認識與欣賞真正屬於台灣這片土地與歷史的宗教藝術。
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3d影像 原理 在 范琪斐 Youtube 的精選貼文
人臉辨識,就是用科技計算的方式,來比較臉部視覺特徵,藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法,各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的,通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候,它第一步也會先切成一張一張的影格,然後去找到你的臉,就像是我們相機在拍照的時候,它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦,這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵,所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵,像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的,一張臉大約有80幾個識別點,但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭,或是受到光線影響之類的,有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正,利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點,將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3D的技術,用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢,這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量,轉換成編碼,於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表,最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展,但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟,才有較大的進展。而且這樣子一套演算法,還需要透過AI深度學習,模擬我們大腦神經網絡的運作,然後從大規模未標記的資料中學習,來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間,辨識準確度卻還是有待加強,美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現,2014年到2018年期間,人臉辨識系統因為深度學習的技術,失敗率從4% 降到 0.2%。BUT!資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣,每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老,這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識,還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間,測試一款全新的AI臉部識別程序,可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料,結果系統在17萬名觀眾當中,配對了2470人為潛在目標,但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition,也曾經把28名國會議員辨識為罪犯,讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃,在市內幾個地方架設監視器,實時進行人臉辨識,希望可以找出通緝犯等特定人士,幫助執法。不過在 15 個月的測試中,卻發現系統經常誤判,準確度常常出問題,後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣,就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步,而且透過電腦的深度學習,讓判讀的準確度大大提升,但它仍然不像DNA那樣,正確度高達99.9%,可以作為決定性的判定標準。
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3d影像 原理 在 18. 3D影像原理 的推薦與評價
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