進捗

・実証実験

予定

・プレゼン資料の作成

・内容梗概と修論の実験・考察などの作成

進捗

・プログラムの変更

・修士論文タイトル「視線検出を用いた本人実在性の判別手法の提案」

予定

・写真での検証

・修論の実験・考察を書く

進捗

・大ゼミ発表

・修論の原理まで作成

今週

・検証を行う

・修論タイトルの見直し

進捗

・顔認証と視線検出のプログラミングを統合

・修士論文の原理を作成中

予定

・修士論文の作成

・タイトル決め

進捗

・修士論文の背景の作成

・顔認証のpythonへの変換

予定

・顔認証と視線検出プログラムの統合

・修士論文の原理の作成

進捗

・顔認証プログラムをpythonに書き換え中

予定

・顔認証プログラムを書き換え次第，視線検出と統合

・修士論文

・LED点灯と視線検出プログラムを統合した。

・篠崎さんのプログラムの内容を勉強中。

今後の予定

・装置の設計

・篠崎さんのプログラムとの統合

LED点灯と視線検出のプログラミングを組み合わせた。

今週の予定

・装置の製作

・写真・動画による検証を行っていく

Dlibのみで動作させる場合、解像度を480×360まで下げる必要がある。

カスケードファイルのパラメータを変えるて解像度640×480で、10fps前後で動作するようになった。

黒目の中心を色の重心で取っているが、安定性がいまいち。

RaspberryPiにDlibを実装。リアルタイム検出は処理が重くて動作しなかった。調べた結果、Dlibの顔検出が原因で処理が重くなっていた。顔検出をOpenCVで行うことでリアルタイム検出を可能にした。

参考にしていたサイトの視線検出も実装済み。

視線検出の精度の測定と顔の向きを考慮した視線方向の算出を行っていく。また他の視線検出法で良いのがあればそちらも実装していきたい。