標識の識別方法の検討
AdaBoostを用いた識別器による判別…1つの識別器では、1つの標識しか判断できないため、特定の標識を判別するために、画像を複数の識別器にかける必要がある。 →時間がかかる可能性。色、形の判別により、画像にかける識別器の数を絞り時間の短縮を図る
NNによる標識の識別…複数のクラスを分類可能。標識らしきものを切り出した後に、クラスを分類。前段階として、標識らしきものを判別する必要がある。
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今週の進捗(金當)
カスケードファイルの作り直し
卒論を書き始めた
進捗報告（金當）
動画を取り直し、プログラムの構成を前回のゼミで言われたように変更
卒論を書き始めた
今週の進捗(金當)
車内からスマホで動画を撮影
誤認識をしていない動画に対して、静止状態を判別するプログラムを作成
今週の進捗(金當)
前回のカスケードファイルを用いて、detectMultiScaleのパラメータを変化させて、認識率、誤認識率を比較した。
また、そこで認識できなかった画像を正解画像に追加し、新たなカスケードファイルを作成中。
optical flow のプログラムを組んでみたが、いまいち良い特徴点を取り出してくれなくて、試行錯誤中。
今週の進捗(金當)
撮影してきた動画から抽出した画像を用いてカスケードファイルを作成し、標識の認識を行うことができた。
学習に用いた画像とまた別に撮ってきた画像を識別器にかけて、検出できたもの、できなかったものや誤検出してしまったものに分類した。
今週の進捗(金當)
実際の車載映像から止まっているかの判断を下すプログラムの作成し、入力映像に対する前処理を検討中
また、引き続きカスケードファイルの作成中
今週の進捗(金當)
OpenCVのcreatesamplingsを用いてベクトルファイルを作成し、其をもとにカスケードファイルを作り、識別プログラムに組み込んだが、オブジェクトの認識が出来なかった。
その際、最大明度差や最大回転角度などのパラメーターを変化させながら、複数のベクトルファイルを作成した。
今週の進捗（金當） 10/10～10/16
車載カメラから得られた動画データを、１フレームごとの画像データとして抽出することができた。
今週の進捗 7/18~7/24(金當)
Anaconda, OpenCVインストール、Python言語による簡易的なプログラムの動作確認。
研究内容(仮)：車載カメラによる標識情報の抽出