全員出席
井上：カメラによる熱源検出実験措置を作成し、ビデオ画像を習得した。基礎アイディアの確認からプログラムを作成する。
金當：スマホの画面輝度調整アプリの試作に成功したので、画面に縦横、放射状の線を配置するなど、乱視検出に必要な工夫を自ら考案する。
梶岡：顔から多数箇所の輝度値を取得できるプログラムを完成し、これから酒を飲み、実験を協力する人を探す。
庄司：筆跡判定のための学習データに不具合のあるデータが存在していたことに気づき、これから不具合を解消させ、実験を行う。DockerよるGPUマシン運用を提案し、これから運用手法を確立し、運用マニュアルを作成する。来春に向け、本格運用を目指す。
出席：全員
中尾：OpenCV とDlibを組み合わせて、顔の向きを検出できた。画像サイズが大きすぎたようで、小さいサイズで試す。
仮屋：GPの参考書を読む、論文を読む。知識を深める。
赤瀬：修論作成中。
藤島： EDGETPUで検出スピードを確認する。
金當：アンドロイドスマホでカメラ機能を実装したので、今週はプログラムで画面輝度調整できるようにする。
井上：先行研究調査→webカメラだけで熱源を感知する研究はなかったので、基礎実験を行う。TOEIC６５０超えを狙う。
庄司：色々試してください、成功した場合記録を残るように！
財前：動く背景の除去を優先し、オプティカルフローやシフトなどのアルゴリズムからヒントを得てください。
五十君：fastTextの学習用データの構成仕方を確認し、一つのお店の商品名モデルを構成する。
水戸：目線マウスにするため、手を使うのがよろしくないので、顔ののパーツに機能をつける。ただし、目線を使うと目による情報収集に支障が出ますので、カーソルの動きは顔の向きでコントロールした方が良いと思われる。目の瞬きなどをクリックなどのアクションに割り当てる。
二石：偏光板の光に対する透過率と偏光率が定義されているので、これは人間の視認性と機械の可視性の折り合いがつくものに選べば、現存の交通標識適用可能との結論に持っていきたい。
白石：NPZファイルの構成が正しくない可能性があるので、動くサンプルをもう一度中身について解析し、エラーの原因を見つける。
北原：データの前処理が時間がかかり、処理待ち状態です。DL-BOXがCUDA９.0にアップデータしたので、使用可能かを確認すること。
財前：商品のトリミングを研究のキーポイントとする。現場でいくつかの商品を手に取る写真を取得し、商品の切り出しアイディアを考える。ソフトでするか、ハード（レンズの焦点距離固定か）を再考する。眼の不自由の人のプライドを考えて手法を考案する。
水戸：Dlibを使用し、顔の向きが検出できた。顔の方向ベクトルと瞳の座標を組み合わせて、視線位置を検出するアルゴリズムの作成を行う予定。投稿にフローチャットを追加してください。
五十君：日本に売られている商品名を単語分散表現で表す場合、いっぱんてきな言葉の単語表現との差があれば、商品名を単語分散表現のマップを作成する。
白石：機械学習VSMに入力するためのデータセット（NPZファイル）を画像から作成する。完成次第連絡。
二石：偏光フィルムでQRCodeを作成し、日光、夜間での検出実験を行う、結果次第で次へ進む。
北原：lipNetの学習データセットの作り方が分かったので、言葉数は日本語の50音を網羅したセットを用意する、話者は２０名を目標とする。オリジナルLipNetを一回動かす！
全員
仮屋：GPの関数を追加し、再実験を行った。修論を一段まとめてから、深く研究を継続する。
藤島：RaspBerry Pi 不調、フォーマットし直したものを渡し、再度構築する。
赤瀬：修論作成に専念、現在のクラスファイルに年号の記載が平成のままになったいるようで、これをのちほど修正する。
中尾：DlibをRaspberry PIにインストールし、これから試す。LED点灯回路を作る。
参加：庄司以外
井上：研究テーマを絞る。一つの課題に対し、論文を漁り、その研究の現状を知ることが大事です。
梶岡：顔のいろんな箇所に色差分、場所間差分を取り、飲酒の際の変化を顕著なデータを探る。ビデオデータを取得しておく。
金當：TOEICをもう一回挑戦しよう。研究について、時間を作って、試す。今週は画面輝度調節アプリを挑戦しましょう。
財前：研究ポイント１：商品を取る際の指をマーカーに、商品の切り出しを行う。ポイント２：機械学習を実行する環境を整える。VGG16での商品識別の精度を試すと同時に、手荷物商品の切り出す作業を重点に行う。まずは背景除去に関する文献検索。
水戸：Dlibで検出した瞳の中心の動きを正しき判断できるかを試す。
二石：OpenCVのQrCodedetectorの扱い方、注意点を検索する。適用QRコード画像の状態を確認する。
北原：LipNetでの学習データの作成を専念。
五十君：fastText環境構築中、今週中に完成。その後、研究に入る。
白石：SVMのデモプログラムを動かした。今週は花の画像に適用する。 ４００枚中３００枚を学習に使い、残りはテストデータとして使用する。
仮屋：OCR認識する前の画像フィルタリングの評価関数をレーベンシュタイン距離で行った。精度向上が認められた。
赤瀬：Kerasの設定を行う。CUDAバージョンアップに伴い、調整が必要。
中尾：OpenCVとDlibで顔パーツの検出、瞳の検出ができた。LED点灯させる装置の製作に入る。
藤島：車内での車外画像取得したが、画質がよろしくないので、車外での画像取得に試みる。
金當：アンドロイドアプリを作成するための学習、取り敢えずJAVAで作成し、画像処理デモを一個作る。
井上：英語の学習を強化。VibraImageで不審者の検出に関する論文を閲覧。CNNの勉強を継続中。研究テーマ：もう少し検討する。
梶岡：顔画像から、飲酒の有無を判断する基礎実験を行う。