・研究の実験 -学習データの作り方を工夫する ・raspberry piでカメラでタッチパネルのデモを動かす 7/11~12 ・研究の実験 -効果的な学習画像を作成するために、OpenGLを学習 7/13~14 就活の関係で休み 7/15 ・raspberry piでカメラでタッチパネルのデモを動かす -後藤に基本的なプログラムを理解してもらった メモ てふ関係

修士論文に向けて、これから以下のことに取り組んでいく。 １．顔認証の工程と組み合わせてひとつのシステムとして完成させる ２．判別率等の検証 ３．論文作成 今までは顔認証の工程以前の判別システムについて研究を行っていた。今後は実際に顔認証させてみることで実際に機能するかどうかの検証をしていきたいと考えている。

・研究の実験 -学習データの作り方を工夫する ・raspberry piでqtとopencvのサンプルを動かす /04~05 ・研究の実験 -現状の問題として学習用画像をテストセットに含めてもそれが検出されない点がある。 --Linearカーネルだと結果が変わる。chi2とrbfカーネルだと同じ結果（？） /06~07 ・raspberry piでqtとopencvのサンプルを動かす -qtcreatorでアプリのビルドができることを確認 -opencvのインストール、3.1.0参考、簡単な方法 --カメラモジュールの参考 -oepncvをqtcreatorで動かす --opencv2.4.9を用いたプログラムがqtcreatorでビルドできることを確認 /08 ・raspberry piでqtとopencvのサンプルを動かす -raspicameraとopencv2.4.9を用いたプログラムがqtcreatorでビルドできることを確認 -qtcreatorがリモートで落ちる時の対策 -カメラが正常に動作しないとき 今後の予定 ・SVMに学習させる特徴をBagOfFeatures、SpatialPyramidMatching、LLCで試す。 ・1枚の画像から、衣服に特化した効果的な学習データの作り方を考える。