仮屋：キャンパスに画像を表示し、文章画像の輪郭まで検出できた。今後は検出した輪郭で、文章のA4サイズ変換と文字領域の指タッチによる指定。

赤瀬：インターンシップ報告、実習内容が研究に近いところが大変勉強になったそうです。

藤島：電動ステアリングについて、日立のグループ会社でインターンを行なった。　iアプリの開発は就職活動の合間で行う。

1/14から2/2にかけて富士フイルムのインターンシップに参加した。

内容は、研究開発（インフォマティクス：化学系）の実務体験で、深層学習と画像処理を掛け合わせた開発を行った。

言語はPython、ライブラリはKerasを使用して、3種類のCNNアーキテクチャ（AlexNet、VGG16、LeNet）を構築し、モデルの訓練および評価を行った。

評価では、畳み込みの出力層を取り出して、特徴強度をヒートマップで表した。この技術は、今後の研究でも有用だと考える。

文字列をタッチしたら文字認識を行えるように修正中。

アプリの構成をどうするか検討中。

現在の案では射影変換→輪郭選択→文字列選択→文字認識(マッチング)

金當：車内からスマホで動画を撮影し、撮影機器ホルダーの一部が映るため、オプティカルフローがうまく作動しなかった。設置に工夫して、もう一度実験を行う。標識検出と動きの判断を同時に画面に出るようにしましょう。

井上：https://szlab.org/szlab/archives/11148/ 通り進捗報告、新しい装置に応じた学習環境、学習ファイルの作成を見直す。実験は客観的数値精度、使用者の主観心理評価を行う。テスト項目表を作成し、テストを行う。

庄司：複数対象物が映る画像を取り除いた状態で、認識精度を評価した。９割台でした。これから卒論を構成する。

梶岡：https://szlab.org/szlab/archives/11143/ 通り進捗報告、被験体は多少動いた状態での脈測定実験を行って見る。

白土：顔認証を用いらWebサービス認証の実装が完成。現在DCT符号の選択による認証精度の評価を行なっている。

今週の進捗

・DCT変換後の配列のソーティングおよび比較に成功
（以下、流れ）
→多次元配列を一次元配列に変換
→連想配列化
→値の絶対値を基準に降順で並び変え（インデックスは保持
→大きいものを64個抽出し、比較

・DCT処理を行うチャネルをgチャネルのみにしていたが、rgbの値から求めたグレー色チャネルに変更

・認証基準を決定するため、開発したシステムによる実験、データ収集を開始
→正解人物の認証率が90%以上、不正解人物の認証率が60%以下となるような認証条件が理想

今後の課題

・実験、データ検証を中心に認証基準を確立する
→先行研究を参考にすることも視野に

・卒論を書く
→「Webサーバ上で顔認証システムの実現に成功」が本研究のキー

今週の進捗

• ホームポジションの自動決定のプログラムの作成
• 一定フレーム数、指が検出されないときホームポジションをリセットするプログラムの作成
• ホームポジション１個のシステムとホームポジション２個のシステムを作成
• 各種機能の精度向上

今後の目標

• 誤認識を防ぐプログラムの作成
• 卒論を書き始める
• 自分以外の指も含めた学習ファイルの作成

車内からスマホで動画を撮影

誤認識をしていない動画に対して、静止状態を判別するプログラムを作成

篠崎：実証実験向けの設置方法を検討し、機材部材をあつめ、冷蔵庫に固定する。画面はリモートで実行可能かを検討する。

後藤：複数名の人の指データから学習ファイルを作成した。検出精度、タッチ精度を測る。

菊田：前日発表の際のOTPを取り出す際に画像の到着時間を使用するのは取りやめ、他の方法で識別情報を送る。やりとりのロジックはこれから設計する。

新藤：circle.cpp のプログラムを見直し、ラズベリーパイで画像の取得のみに使用、他の作業はPCに移行する。実験用動画像データを取得する。