I had the English course for three weeks at the University of Surrey in England. 1.Class We learned general English and technical English from two teachers at the University of Surrey. The class starts from 9:30 a.m. to 4:00 p.m. everyday. Teachers taught us English grammar, listening and speaking in the general English class and mechanical, material, space … Continue Reading ››

Study of 3 weeks 1.The paper of ICISIP is revising.About use the mean of filtered back projection algorithm（FBP）to reconstruct the image is improving. 2.Use co-occurrence matrix to texture analysis from body surface pattern.

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背景差分を利用した移動物体の抽出結果を以下に示します 2014_07_18_193111(cmp) 今後の予定は 抽出の精度の向上 抽出した動画から人の検出、追跡の方法を検討していきたいと思います

やったこと

IS3C2014に出席して発表を行った。 研究室にあったカメラのドライバをインストールして使用してみた。 研究室にあったMCM4303のカメラを使ってみたが、ドライバに入っていたソフトではシャッタースピードを設定することが出来なかった。そこで、自分でそのカメラのライブラリをインストールして自分作成してみる。 使用するカメラはMCM4303

システム上で入力したカメラの高さと角度からシャッタースピードを設定できるシステムを開発してみる。 その後実際に車両を撮影してスピードを測定し、結果からシステムの画像処理の部分の改良を行う。

今日の英文講読の和訳です。B4全員で分担して和訳しました。     およそ200年前、フーリエは熱の流れの研究を成し遂げた。 それは有名な研究論文で、1811年に全盛を極めた。 すべての働きは変化が連続的、もしくは非連続的でも正弦の多重変化の連続で拡大するかもしれないと主張した。 その当時、ラプラスやラグランジュを含んだ委員会の報告書では次のような決断を下した。 著者が到達したこれらの方程式は困難の免除ではない。そしてこれらを統合するための分析はまだ何か残っている。一般的で、また厳格な成績を願うために。 このラプラスのコメントは明確に不連続の問題について言及している。 このような困難は以来、緩和されている。 その調和の分析の発展は基礎のしっかりとした数学的土台を根付かせ、効率的なアルゴリズムを授けた。 そのアルゴリズムは科学や工学のすべての分野のフーリエ法を作った。 それは物理学の解釈として理解されるだろう。 フーリエ解析は現実世界のシステムの観察を対照とした中で、静止した状況でなされるものである。 従って、フーリエ方式時間部を作るには必要なのである。 時間周波数解析における機能の幅は、古典的なフーリエに基づいた方式の時間部の広がりとして 見ることができるような変換を経た信号を得られる二次元実平面である。 その動機は一般的に、非定常性のそれらの自然現象によりふさわしい適切な領域の中で それらの信号のマニプレーションを可能にすることと同様に 私達が遭遇する多くの時間の時間変化構造を理解しようと試みる中にある。 しかし時間周波数解析法は，多くの領域で当たり前に用いられている (高速フーリエ変換，ウェーブレット，またはワイグナー型のエネルギー分散のいずれかに基ずく) 「古典的な」手法によって最高調に達しており，30年以上もの研究を通じて，多くの研究主題となっているため， フーリエ解析は時間周波数解析法を定義する唯一の方法ではありません． さらに最近これらの研究に対して，新たな観点を提供し，新興研究に役立つ， また，信号分析，合成および再構築の開発で運用されている重要な再検討がありました． 我々は，IEEE信号処理マガジンの本特集で，この分野における最先端技術の現状を確認， 明らかになっている問題を考慮し，新規の重要な研究を強調しています．   特集記事は二つのカテゴリに分類される。一つ目のカテゴリは時間周波数解析の基礎となる方法論と理論的な取り組みを紹介し、 二つ目は複数のアプリケーションドメインにおける時間周波数法の役割を検討している。 それらはすべて、オーディオ、レーダー、ソナー及び生理学的信号からの信号を広範囲に使用し説明するが、 記事の最初は上に述べたように方法論的問題として論じていると考えることができる。 バラージュらはスパース性の影響を考慮し、係数領域モデリングだけでなく、変換、適応性のある線形時間周波数表現の概念を扱う。 記事では方法を説明するために音声信号からの例を使用している。 オーガは、シンクロスクイージングツールと生物学分野、生理学の信号、麻酔関係の信号からの例とともに配置転換方式の関係を検討する。 カップロによる記事は、非定常のシグナル分析や不均一性のサンプリングとの関係の非同時性の表現の利用法を検討する。 次に、ナポリターノ氏は方式を説明するためにcyclostationary方式とレーダーやソナーのような時間周波数解析の応用方式の関係を論じる。 続いて、Angelosanteは、例として非定常の信号解析や時間適応性のあるアルゴリズムを使う脳波検査信号のための sparsity-aware(スパーシティアウェア)時間周波数ツールを検討する。

動画中の選手を抽出するため、背景差分とユニフォームの色情報を利用し、チーム別に選手を抽出するプログラムを作成しています。

• In this work ,l mainly use co-occurrence matrix to texture analysis from body surface pattern . According to entropy, contrast, relevancy and energy , l can find the difference between 3 kind of fish. 
• Now,l am improving my way about co-occurrence.l am reading relevant literature.

5月25日にあるＴＯＥＩＣに向けて、その対策にすべての時間を使っていました。

Which is best method to identify the fish?  The texture analysis approach from body surface pattern of fish?About the micropterus dolomieu （コクチバス)because it has a  special fish fin,so l want to   use pattern recognition of the fish fin.