卒論かきました。添削お願いします。

卒論執筆中

現在20ページほどです

金曜までには、一度書き終わらせます

90°だけのデータで学習するのはうまくいきませんでしたが、０、３０，６０，９０°のデータで学習して部分的に従来手法の精度を超えれました。

左の図から右の図のようにトリミングしました。

ResNet3D単体の性能を測るために、0°のギャラリーデータに対して、0°、30°、60°、90°のプルーブデータでテストしても47%、15%、6%、5%ほどしかまだ出ていません

テーマ発表ゼミでは、テーマを「シルエットと骨格情報を用いた歩容認証の提案」として発表しました。

新規性がわかるようなテーマが良いというアドバイスを受けましたが、うまく思いつきません。

OU-MVLPのデータセットダウンロードできました。

同意書を書いていただきありがとうございました。

データセットはシルエットは画像の集合で先にまとめたほうが使いやすいと思い、現在まとめていますがとても時間がかかっています（推測８時間）

それが終われば、いったんコードを書いたので学習して結果を確認できると思います。

また、卒論タイトルの候補です（大幅に変えてます）

歩容認証におけるシルエットと骨格を用いたbimodal networkの提案

（「シルエットと骨格」と「bimodal network」がかぶってる気もします ）

自分が大事だと思うキーワードです

• 歩容認証
• シルエットと骨格
• bimodal network
• 3DCNNとSTGCN

独自のデータセットでSTGCNとResNet3Dを用いて動画と骨格情報から得た特徴を結合して学習した。

K近傍法で１００％分類できた。（最終的にはコサイン類似度で推論する予定）

TSNEで二次元に圧縮した結果

casia-bにRGB動画をダウンロードさせてもらうために連絡しましたが、新しい規則が出たらしくRGB動画はダウンロードできないそうです。白黒画像の白黒を逆にしてみると、白黒画像から骨格を取れました。（背景:、人物: 白　ー＞　背景:白、人物: 黒）

論文をみてcasia-bのテスト方法を調べた

来週のゼミまでに

学習データをcasia-bにして精度を出す

骨格とシルエットを入力としたモデルを作成するために、まず、骨格情報をもとに歩行者の推定を行いたい

そこで骨格を図のようなグラフとして入力できるGraph Convolution Networkを使用しようと考えました。

実際は動画なので、骨格の連続データで、https://github.com/yysijie/st-gcnを試そうと思いましたが、データ形式が分かっておらず苦戦しています。

大ゼミまでに進捗を出せるように何とか頑張ります

グラフ以外での骨格情報の処理方法の案をお聞きしたいです

https://arxiv.org/pdf/2102.09546.pdf これを少し読んだ

研究の新規性を考えた

歩容認証はバッグを持ったり、コートを着たり、帽子をつけたりしたときの外見の変化に弱い。そこで外見の変化に強い歩容認証を行いたい

人物のシルエット＋骨格の情報を入力としたモデルを作ろうと考えています

• 全体ゼミの作成
• 卒論の課題設定、解決手法をしっかり調べる必要ががある

歩行者の公開データセットを見つけました。管理者に連絡してパスワードを聞く必要があるみたいです（http://www.am.sanken.osaka-u.ac.jp/BiometricDB/GaitLP.html）

人物と背景の白黒化は先週から進歩していません

全体ゼミの流れ

1. タイトル
2. 背景
3. 先行研究
4. 研究の強み
5. （応用）