3匹分の猫の顔のモデルを作成した。顔が映っている画像は基本的に判別できたが、顔が映っていない画像やカメラから猫が遠い画像、ぶれている画像は判別できなかった。この欠点を模様パターンモデルでカバーできれば御の字。

今後は模様パターンのモデルの作成に移りたいと思う。また、モデルとなる猫の種類も増やしていきたい。

猫の顔識別プログラムについて、2匹分のcnnモデルを作成して比較することで、より確率の高い方の猫の名前を出力するプログラムを作成したが、上手く動作しなかった。

・顔データ収集

・顔のcnnモデルの作成(先週からの進捗なし)

cnnモデルの作成について、ラベリングの方法やモデル構築の仕組みについて勉強中です。

餃子おいしかったです。

tensorflowではモデルの読み出しができなかったため、kerasを使用したところ読み出しに成功した。先週は、1匹分のモデルを作成し、識別を実行したが、犬の画像を猫と判別してしまったため、プログラムを見直す必要がある。

【先週】

・猫の写真データの収集

・スライド作成

【来週】

収集した写真データをもとに1匹分のCNNモデル(顔画像)を作成して精度の確認を行う予定

・パワポ作成

・CNNを用いた顔認識モデルの作成

pythonを使って猫の顔認証のプログラムを作成したが、認証に必要なカスケード分類器の読み込みが上手くいっていない。

先週は工大際の模擬店の準備、販売に参加した。また、研究のテーマも決定したため、今週から力を入れていきたい。

静脈認証について調べた。体温によって認証精度が落ちるという課題があるため、精度の向上ついて研究できたらよいと思うが、まだテーマの確定には至っていない。

先週は研究テーマについて調べたが、まだ決められていない。

じっくり調べて丁寧にテーマを決めたいと思う。