今週の課題 １．FFTではなく、普通のフーリエ変換のプログラムの作成 ２．２重回折光学系の実験 10/5 １．プログラムにするために式の確認を行った。 10/6 １．プログラムを作成し、デバックしたが、目的の結果が得られなかった。 10/7 １．修正中 ２．振幅型の2重回折光学系の実験を行った。 10/8 １．修正中 ２．振幅型の2重回折光学系の実験を行った。 10/9 １．プログラムが作成完了。再生像の検証中 ２．位相型の2重回折光学系の実験を行った。

課題：研究方針を決める・画像処理の勉強 /5　画像処理に関する資料を見た /6　画像処理に関する資料を見た /7　エサくらいの大きさの丸い点をディスプレイ上で魚のように動かして魚の反応を見ていく方針に固まった /8　ディスプレイ上で動かす映像の作成 /9　openCVを使って映像作成を試みたが、難しそうだったのでDXライブラリを使ってできるか試してみた

内定先で自動車免許(MT)が必要とのことなので免許取得 画像処理の復習 10/5 教習所へ行きました。 以前作ったプログラムを見直しました。 10/6 進捗はありません。 10/7 領域分割について勉強していました。

今週の課題 ・変更後の卒業研究テーマについて調査 ・英文購読 10/5　類似した研究の論文を読んでいます /6　　　論文を読んでいます /7　　　論文を読んでいます /8　　　英文購読 /9　　　進捗なし

10/5 PSoCマイコン及びCの復習 10/6 PSoCマイコンの復習一通り終了　明日から研究に入る 当面の目標としてはPSoCを用いた電圧の変化を検出できる回路の作成を行う 10/7 PSoCを用いた電圧測定回路の試作機を作成 LCDに電圧値が表示させなかった  

研究の方針を考える 10/5　ネット上で画像をさがした /6　　　画像処理の資料を読んだ /7　　　画像処理の資料を読んだ /8　　　画像処理の資料を読んだ /9　　　画像処理の資料を読んだ

今週の課題 FPGAの勉強 動的再構成の勉強 10/5 メモリマップドレジスタの勉強 /6 進捗なし /7 メモリマップドレジスタの勉強 /8 シリアル通信の勉強 /9 進捗なし  

HOG特徴量を用いたRealAdaBoostのプログラムで学習を行い、その結果まで考察したい。 10/5 正解画像・非正解画像ともに1000枚の学習を完了 Toeicの勉強をする。 10/6 検出用のプログラムが実装できたので早速昨日学習させた写真を検出器にかける。 しかしうまく判別されない。理由はこのプログラムは元々人識別のために組まれたものであり、パラメータなどが魚のそれと合致していないからだと考える。 魚に合うように修正後、実際に水槽で取るなどして、質の高い機械学習を行いたい。 10/21 RealAdaBoostについてのリンクを貼ります。 Real Adaboost 10/26 発表準備をしました。現在やっていることを主に発表したいと思います。 現在はこれらの論文を参考にAdaBoostの勉強をしています。 Joint HOG特徴を用いた2段階AdaBoostによる人検出 人検出のためのReal AdaBoostに基づくHOG特徴量の効率的な削減法 Relational Binarized HOG特徴量とReal AdaBoostによるバイナリ選択を用いた物体検出

10/2 研究再開 修論テーマの見直しおよびPSoCマイコン使用法の復習から始めた