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圓鳥可卡的台中盲遊趣

為了解決彰化新景點的問題，作者BIRDERA鳥時代 這樣論述：

　　來自資深鳥繪師BIRD ERA 鳥時代的最新圖文作品！ 　　開拓動漫祭執行長蘇微希專文推薦 　　從筆下人物圓鳥可卡的視角出發，以遊記形式記錄在臺中的城市大冒險！ 　　充滿歷史底蘊三代同堂的臺中火車站、有著異國風情的東協廣場， 　　還有各種伴手禮、小吃點心的自由路商圈！ 　　這些知名景點與官方介紹相符嗎？ 　　首本集結歷史、人文、自然的大臺中旅遊圖文書， 　　讓我們跟著圓鳥可卡的腳步， 　　帶你發現你所不知道的臺中！ 　　★本旅記繪刊專案由臺中市政府、臺中市政府新聞局指導執行 本書特色 　　1.資深鳥繪師ErA最新力作，從圓鳥可卡的鳥禽視角帶你逛臺中！ 　　2.

實際景點與官方介紹相符嗎？結合吃喝玩樂，宛如盲盒般開箱屬於臺中的城市大冒險。 　　3.從臺中火車站為起點，首本集結歷史、人文、自然的大臺中旅遊圖文書，帶你發現你所不知道的臺中！  

彰化新景點進入發燒排行的影片

臺灣聾導覽推行現況分析

為了解決彰化新景點的問題，作者林麗媚 這樣論述：

筆者為從事三十幾年的手語翻譯員，服務聾人族群在社會參與、文化平權、資訊平權等方面，有著長期實務經驗。民國 105 年與手語同好，成立「台灣手語翻譯協會」擔任理事。因應聯合國身心障礙者權利公約（The Conventionon the Rights of Persons with Disabilities，縮寫為 CRPD）希望能夠「促進、保護和確保實現身心障礙者所有人權和基本自由充分、平等享有，並促進對身心障礙者固有尊嚴的尊重。」翻譯協會推廣聾人文化平權與文化近用，而聾人文化的核心價值就是手語的獨特性，由聾人導覽員擔任手語導覽，將語言使用於友善環境推廣於全台，並與聽人手譯員協同合作，向社會大

眾（無論聾聽），提供手語導覽服務與周遭景點相關手語教學。於民國 107 年試辦「手遊台灣」以手語導覽景點解說，引起熱烈好評迴響。聾人導覽員純熟的手語獲得對景點文化深入的認識，並藉由創新的服務，提昇社會大眾看到聾人族群的機會，更了解聾人文化，縮短彼此間距離。筆者從培訓課程翻譯、動線導覽溝通翻譯到正式導覽的協同合作。筆者以此做為論文研究主題，礙於國內對聾導覽員的研究非常少見，希望本研究透過實際參與、實地觀察、深度訪談等方式，從培訓過程到獨當一面成為導覽服務的相關問題與市場反應。訪談對象包含培訓單位、聾導覽員與遊客，並實際參與活動觀察整個手語導覽的體驗路徑，以及參考「公視聽聽看」、「公視手語新聞」手

語節目，據以提出結論。具體而言，本研究發現：一、聾人參加聾導覽的動機主要是自我肯定、歸屬、社交與學習，以聾為榮的認同示範。二、聾人擔綱手語導覽員，與手語翻譯員的協同合作，以多元溝通與視覺訊息導向的互動友善園區。三、推動聾導覽是發展平權社會的重要創新，也是未來聽障者休閒遊憩行為發展的重要趨勢。

台灣老街：從街屋建築、城市文化、庶民美食，看見最懷念的時代故事，尋訪最道地的台灣味【暢銷新版】

為了解決彰化新景點的問題，作者許傑 這樣論述：

從北到南走訪各鄉鎮老街，帶回一個個扣人心弦的在地故事， 找回老街風華，重現舊時台灣的生活況味。 透過一步一腳印的街區漫遊， 愛上濃厚人情、愛上這塊土地， 屬於台灣，最美的風景。 從街廓延伸出去的，不只是歲月光景， 還有各鄉鎮的特色樣貌與在地人情。 到越夜越熱鬧的台版築地市場基隆崁仔頂體驗糶手叫賣； 在雨霧中的九份山城巷弄緩慢行旅； 漫步菁寮老街的時光長廊感受滿溢人情； 喝一口新城老街最人氣的檸檬汁， 旅途回憶就像無法忘懷的沁涼酸甜在心裡漾開， 然後期待，下一次再次踏上旅程。   品嚐庶民美食、體驗節慶文化、欣賞建築之美、聆聽人文故事 出發，一起來一場台灣懷舊小旅行吧！

利用Haar-like特徵辨識於建築

為了解決彰化新景點的問題，作者陳欣詞 這樣論述：

人工智慧的辨識技術於近年有十分顯著的進步，雖然應用廣泛：如車牌辨識、指紋辨識、人臉辨識、植物辨識…等，目前尚未見於建築物辨識的應用。旅人於熱門景點拍照時，常需花費很多的時間和體力去尋找一個滿意的拍攝角度。基於此需求，我們針對有特定建築物的場景，提出一即時自動辨識建築物並顯示出人像最佳拍攝角度的構想。系統的建置過程需分為三階段。第一階段：特定建築物的辨識，第二階段：建築物資料庫的建立，第三階段：人與建築物的最佳視角合成畫面。本研究目的著重在第一階段的建置，利用人工智慧（artificial intelligence AI）技術，進行建築物的自動辨識。辨識過程使用 OpenCV 提供的自行訓練機

制建立建築物的 Haar-based 特徵分類器模型。以「高雄市鳳山長老教會」為例，訓練並建立該物件的 Haar-based特徵分類器模型，再使用自行建立的 Haar-based 特徵分類器模型來偵測目標建築。本實驗測試圖片中，皆成功辨識出輸入之建築物的特徵值。利用Haar-like特徵辨識於建築成功率極高，因此Haar-like結合Adaboost 分類學習演算法不只能應用於車牌、人臉或物品，建築也是可行的。