「研究進捗」カテゴリーアーカイブ

毎週の研究進捗の報告

今週の課題 波多野(2/1~2/5)

課題:動画分類の実験,卒業論文の作成 2/1 : 実験結果を見直し,主成分分析法について調べた。 2/2 : 実験に使うサンプル動画を探した。卒業論文の実験方法の説明を書けるところまで書いた。 2/3 : AGDというソフトでネット上から得た結婚式の映像をサンプル動画として試してみたが,コマ落ちがひどく,オプティカルフロー推定が適切に行われなかった。 2/4 : 新たに入手した主に動きの大きいと思われる17個のサンプル動画を試した。総平均と分散の組み合わせで判断した場合,17個の内11個が人の目で見た場合と合致した。間違えた6個の動画には「広い画でカメラワークはゆっくりだが人物が激しく動いている」ような動画が多かった。12分割した領域のベクトルの大きさのばらつきを それぞれの動画と対応した主成分分析法による2次元散布図を作成し,解析方法について考えた。 2/5 : 12分割したそれぞれの領域におけるベクトルの大きさのばらつきを計算し,平均値を出した。しかし精度を高めるだけの有効なデータの特徴を見つけることができなかった。

進捗状況 (1/25~1/31) 合田佑司

今週の目標

  1. 修論の検証と結論部分を書き上げる
  2. テストで作っていた測定システムとキャリブレーションシステムを一つにまとめて作り直す
  3. 揚州大学の報告を終わらせる
1/25
1. 得た動画像からキャリブレーションと車両の速度測定ができたので、修論の検証部分と結論部分を書き上げた。検証部分についてはまだ、キャリブレーションの精度、またRaspberry Piをもちいた検証の結果をのせていないので、そこを加える予定である。
1/26
1. キャリブレーションの精度について、プログラムで検証していたが、上手くいっていない。 3. 報告用のpptを作成
1/27
1/28
1/29
1/30
1/31

進捗状況 (1/18~1/22) 合田佑司

今週の目標

  1. 揚州大学研修の報告書をまとめる
  2. もう一度実験用資料を集めて、検証を行う
  3. 修論の結果の部分について書き始める
1/18
1. 大学に提出する報告書を書いた
1/19
2. 実験用の動画像を撮影。携帯で撮影したが、あまり上手くいかなかったので、つぎはデジカメで行う。 3. 結果の前の、原理の部分について、少し修正を行った
1/20
1. 学校に提出する報告書をメールで送信した 2. デジカメを用いて、もう一度検証用の動画像を撮影した 3. 速度測定の原理について書き終えた
1/21
1. 研修報告用の資料について、担当などを決めた 2. 撮影した画像から射影変換を行ってみたが、少し上手くいかなかった。閾値などのパラメータを調整している
1/22
2. 撮影した動画から射影変換を行った。また、その状況で撮影した車両のヘッドライトから、速度を計算できるか試してみた

今週の課題(松田)01/18~01/22

課題 1.衣服の識別手法のモデルを考える 参考文献(予定) りんく 01/18 ・複数枚の画像から、教師なしで衣服を識別そうか検討した →まだなんとも言えないが、簡単ではなさそう →対象の画像群が絶対に含まれていない画像群を学習して、異常検出で対象画像を検出できないか ・Clothing Retrieval Based on Local Similarity with Multiple Imagesの3.1 Conversion to skeletal coordinatesを読む →変数の意味を把握できず、数式の狙いを理解できていない 01/19 ・Clothing Retrieval Based on Local Similarity with Multiple Imagesを読む →3.1を読む。特徴の取得方法が不明なのでパス。 →3.2を読む。特徴加工する話だと思う。LLCという言葉が出てきた。 01/20 ・LLCはSparse Codingを基にした手法であるらしい。 →Sparse Codingについて基本形を学んだ。また、Max poolingと組み合わせるらしいがまだ理解に達していない。 01/21 ・Locality-constrained Linear Coding for Image Classificationを読む →2.3を読む。2.4まで読めばLLCの概要は掴めそうな気がする。 01/22 ・Locality-constrained Linear Coding for Image Classificationを読む →2~4を読む。LLCの要点と辞書の更新についてほぼ理解した。研究へ利用するビジョンが見えてきた。後はMax poolingを適応した際のイメージを掴む必要がある