課題:アルゴリズムと応用の構成
応用:秘密情報(パスワード)を暗号化画像と追加情報(生体情報) に 分散し,安全性を向上させる。
具体的なアルゴリズムについては現在まとめています。
6/25 M2ゼミ
6/26 opencvの画像処理を学ぶ
6/27 opencvを使った画像の顔認識
6/28 カメラに基づく顔ベースのビデオ認識
6/29 進捗しない
6/18 グループゼミ
6/19 Opencvを練習しました
6/20 Opencvを画像を取得しました
6/21 realsenseカメラから直接アクセスできない
6/22 進捗なし
課題:画像最小サイズの検討。
6/18:全体ゼミ、プログラム修正
6/19,20:内定者コミュニティへ参加、回答
6/21:32×32の画像サイズを検証
6/22:16×16の画像サイズを検証
現在、小さいサイズでも認証は可能(認証可能枚数は少なくなる)
8×8サイズも検証すべき?:64点しかないため閾値設定は不要
参加 全員
山九アプリのAdaboost学習ファイルの実装、とテストを行った。
進捗確認を行った。
来週:
山九打ち合わせ。
オープンキャンパスの内容をiApp一本化する。7月中完成予定。
研究は現状継続で行う。
6/11 揚州大学の報告がありました。
6/12 レポートとカメラ接続しました。
6/13 SDKをインストールしました。
6/14 SDKをインストールしました。
6/15 rvizにイメージを抽出しようとしました。
顔識別のためのデータセット作成。
Python2ベースプログラムの解読、エラー修正。
ICISIP2018学会投稿を行う。