・ArduinoとRaspberryPiとの接続についての調査 GPIOでつなぐ場合電圧に注意する必要あり。 Raspberry PI 入力電圧

• 0~0.8V : LOW(OFF)として判断
• 0.8~1.3V : 不定（不安定でどっちになるかわからない）
• 1.3~3.3V: HIGH(ON)として判断

Arduino 出力電圧

• ON : 5.0V出力
• OFF : 0V

実験環境を整えた。 パネルを12分割し、それぞれの中心座標を取得。印をつけた。 今週中に自分の指での結果（平均と分散）を出す。

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。