仮屋：android端末での開発を継続、プレビュー画像ではなく、実際の画像を認識に使うようにすること、画面上でタッチ・ドラックした領域を実際の画像の対応領域の座標へ変換する。 藤島：iPhone端末でのPDF伝票文字抽出アプリの開発に入る。 赤瀬：100x100サイズでの学習ファイルを作成した。Gitにアップしている。今までは既成のフレームワークをルようした研究を行ってきているが、今後はニューラルネットワークの中身を触る。 中尾：iPhoneを車のフロントガラスに取り付けて、道路での走行ビデオを取得する。止まれやスピード制限標識を識別する。GPS機能を使って、車速を計測する。  

篠崎：Arudinoのプログラムを確認した。raspberryパイとの連携を今後行う。 後藤：先週の課題の続きを行う。タッチパーネルに行くつかの点を決め、タッチ検出の制度を誤差の平均と分散で解析する。中心域と周辺域の差はないかを確認する。 菊田：java appletを使って、クライアント側で処理しなければいけないことをサーバーに送って処理しない。登録ーログインーログアウトまでの流れを分かりやする説明する 新藤：パノラマ画像が作成できた。画質の改善と撮影環境の考案を自分なりに考える。研究目的に合わせた環境設定がいい。

Arduinoのサンプルプログラムの動作確認。 今後は、センサの出力から閾値の設定による人の接近・扉の開閉の有無を検出する。 ArduinoとRaspberryPi間の回路作成。

100x100の学習済みファイルを作成した。 テスト精度（1000枚）は100％だった。

白土：GitLabよりダウンロードしたプロジェクトを再構成して、まず動作確認を行う。その後プログラムを変更するたびに、動作確認を行い。問題ない場合、git commit を必ず実行する。 井上：前景画像を背景画像に貼り付けるプログラム完成、これら実験を行う。 金黨：認識がうまくいかない原因を突き止める 庄司：imageNetの画像を利用して、グピーとういう特定の魚を識別する。 梶岡：時系列のフィルタをかける。  

・今まで緑の画素値から波形を得ていたが赤のほうがきれいに波形が得られたので赤色に変更 ・Webカメラから手を離して試したが、きれいに波形が得られなかったのでガンマ補正で暗い色を強調させて波形の取得を試みた。また、こちらでは緑色のほうが適しているようだった。  

実際の商品伝票を用いて輪郭検出及び文字認識・マッチングを行った。アルゴリズム的には問題はないが、17商品を一度に処理にかけようとするとダウンする。メモリ不足によるものと思われる。(補正処理前→OCRのみを行った出力　補正処理後→OCRを行った後にデータベース検索によるマッチング処理を行った出力)