課題:機械学習を学ぶ
画像の収集
11/15 進捗なし
11/16 機械学習をすすめた
11/17 画像の収集をした
11/18
11/19
今週の課題:論文を読む。プレゼン発表資料の作成。
11/16 : Visual studioの動作不良のため,再インストールを行った。
11/17 : 研究の方向性について考えた。
11/18 : 動画処理関連の既存技術について調べた。研究の方向性について改めて考えた。
今は動画内の動きのベクトルの平均値で動画の動きの大小を判定しているため,動きが小さいと判定された動画であっても動きが大きい部分が残っている可能性がある。動画の変動量のばらつきが大きければ大きいほど,その可能性は高くなると考えられる。
なので対処法として,
・標準偏差を計算し,ばらつきの激しい映像を分類不能とする。(排除する)
・判定結果を元に適切な動画範囲を切り出す。
などが考えられるので,実装してみようと考えている。
11/19 : 標準偏差の計算を試みた。
11/20 :
課題:画像処理の方法について調べる
進めていく方法を決めて実装してみる
11/16
11/17
11/18
11/19
11/20
課題:論文を読む。動画処理の勉強をする。
11/9:論文
A Study on Real-time Gesture Classification Method を読み進めた。
11/10:
11/11:論文を読み進めた。(2.4 Classificationまで)
11/12:論文”A Study on Real-time Gesture Classification Method”を読み終えた。
11/13:
課題:カスケード検出器の学習
11/9 特徴抽出について学んだ
11/10 分類器のプログラムについて学んでます
11/11
11/12
11/13
課題:画像から物体の形状を計測する方法を調べる
11/9 下の論文を読んだ
http://ci.nii.ac.jp/els/110001840758.pdf?id=ART0002001597&type=pdf&lang=jp&host=cinii&order_no=&ppv_type=0&lang_sw=&no=1447044589&cp=
楕円フーリエ記述子と主成分分析について調べた
11/10 楕円フーリエ記述子と形状解析プログラムパッケージSHAPEについて調べた
11/11 道路標識の認識方法の基礎について調べた
11/12 道路標識の認識方法の基礎について調べた
11/13 発表のスライドを作成した
今週の課題
Raspberry piでQtを使って測定システムを動かす
夜間でも射影変換を自動で行う方法を考える
11/2
1. mask処理などが上手くいっていなかったのは、画像を読み込む際に行っていたcvResize関数のパラメータに問題があった。パラメータをあわせて動作させると上手く速度を表示させることが出来た。ただし、今は射影変換を行っている画像を読み込み、そこから速度を表示させる方法をとっている。
11/3
11/4
2. 夜間の動画像をフレーム単位で区切ってみると、車両が通った際はヘッドライトの光によりかなり鮮明に道路の破線が移っていることが分かった。それぞれのフレームから破線情報を取得し、結果を合わせることによって道路上の破線情報が取得できると思われる。ただし、車両のヘッドライトの影響もあり、上手く破線だけを抽出できるかは分からない。いろいろと試してみたが、エッジ検出を行えば、破線部分を抽出できる可能性があることが分かった。
11/5
ハードゼミの課題を行った。
2. エッジ検出では、破線部分も上手く取得できていたが、その他の部分もかなり残っている。破線とその他を区別する方法が必要である。
11/6
11/7
11/8
課題:認識に必要な内容について学習する
11/2 オブジェクト検出について学んだ
11/3 進捗なし
11/4 PsoCを進めた
11/5
11/6
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課題:論文を読む。動画処理の勉強をする。
11/2:論文を読み進めた。http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-33926-4_31
ヒストグラムの表示方法に関するプログラムを修正した。
11/4:ヒストグラムの表示プログラムを修正した。
11/5:進捗なし。ハードゼミを行った。
11/6:
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