機械学習について学んだ
Texstudioの使用方法を学んだ。
GitLabに研究背景、目的をプッシュした。
○今週の進捗
- リアルタイムで飲酒前と飲酒後の変化を測定してみた。
- 脈拍数自体は実際の脈拍とほぼ違いがなかったが、以前結果のように太い血管付近の変化率が減少しており苦戦中
○今後の課題
- とりあえずは実験数をこなすため、夜に測定しに来ている。
- 行き詰まってる感があるのでなにかアドバイスがもらえれば。
複数のスレッドの作成方法、同期方法、バックグラウンドでのカメラ制御方法の学習
- 内定者懇親会参加
- 作成中のプログラムの見直し
→ 投影位置の手動調整機能や初期設定の保存機能の追加のためにプログラムの修正が必要な為、現在のプログラムの修正を検討しています。
- gitlabに修論用のプロジェクトを作成
Tex studioの初期設定
自身のPCのHDDをSSDに換装→クローン作成時にエラーが発生し、解決法を模索中
1.引き続き総合実験にのために機能モジュールを追加します(video_to_image.py)。
2.現在、研究課題の進展については、次のような計画と考えがあります:
- 歩行者検出:本課題の実際の応用角度及び現在の実際運行結果から、本課題で使用するYOLOV3の検出精度は十分です、そのため、後期に歩行者検出モデルの改善に時間がかかりません。
- 歩行者の再識別(ReID) :現在、最も重要な総合実験の枠組みは基本的に構築されていますが、速度と精度はまだ向上する必要があります。同時に、オンライン検索の機能はまだ完全ではありません。だから、後期はまだ時間がかかります。
〇進捗
- 内定者懇談会
- 測定結果の考察:前回上げた画像からおでこ中心付近は太い血管が少ない(画素値変化率が小さい)。こめかみ付近は太い血管がある(画素値変化率が大きい)と予想した。緑の画素値だとおでこ中心は小さくなり、こめかみ付近が大きくなる傾向あり。
- 別場所の動画での測定中
〇今後の課題
- 別場所の動画での測定の続きと考察
- おでこのこめかみ付近の変化率は飲酒前は1.86%、飲酒後に2.35%に上昇も大きな変化ではないため、どうするか検討。
- 内定者課題なるものが出るらしいので分かり次第、そちらも進める。
任意の図形を表示させながら、バックグラウンドで動画撮影可能なアプリを作成中
上記アプリが完成し動画を撮影した後、分析、瞳孔の検出方法を検討する
Texstudio、MixTex、TexLiveのインストールと動作確認
いくつかのライブラリのインストールと使用
画像のぼかし処理を学んだ
- 総合実験に2つの機能モジュールを追加します(crop_person_from_image_for_query.py和crop_person_from_video_for_query.py)。
- 追加した機能モジュールを使って、ReID常用データヤットMarket-1501で総合実験を行います。
- 今のところ精度は悪くないと思います。(例えば、46枚のimagesでテストして、44枚を正確に出力します)。
Stay Hungry, Stay Foolish!