データセットの作り直し(顔画像は基本的に正面・表情も変化させない)
正面の画像であれば8~9割以上の精度は達成可能
顔検出のパラメータ調整中(探索窓の大きさを調整)
論文の構成を考え中
課題:指のシェイプモデル作成
現在、パソコンの設定、各種インストール中
進捗はなし
- Programming for color recognition
- Programming for homogeneity of Raman images
課題:アルゴリズムと応用の構成
応用:秘密情報(パスワード)を暗号化画像と追加情報(生体情報) に 分散し,安全性を向上させる。
具体的なアルゴリズムについては現在まとめています。
Androidのカメラアプリ(プレビューのみ)実装を行った。今後は撮影機能の追加およびOpencvで加工した画像をプレビューとして表示するアプリを実装する。
データセットの作り直し(顔画像は基本的に正面・表情も変化させない)
顔検出のパラメータ調整(速度を重視し、探索窓の大きさを調整)
論文の構成を考え中
課題:指のシェイプモデルの作成
64bit対応のMarkiというツールで作成可能(PC待ち)
サンプルを見て、顔用から指用に変更すべき点を見つける。
{{unknown}}
SwiftOCRを実装している最中です。
学習済みモデルから作成したpbファイルのテンソルを表示してdrop_outに関するテンソルを削除する事ができた。
drop_outを無くした事による精度の影響は無かった。