研究の進捗状況について報告します。
[9月末までの状況]
・回路の仕様を変更（共有していた部分を、分けることにした。）
・ユニバーサル基板⇒プリント基板へ変更
（パターン図は少し完成していた）
[今後の予定]
・回路に機能を追加する。（シリアル通信、電池の種類の識別など）
・電極および充電回路をプリント基板で作成して小型化も行っていく。
10/14 プリント基板に関する本（トランジスタ技術 2003 6月号）を読んだが、あまり関係なかった。
10/15 電極のパターン図を作成中（まだ未完成）
10/16 芹川先生への報告および今後の方針を大まかに決定
10/17 電極のパターン図を作成（完成）
次週の目標
・充電回路のパターン作成
・充電システムに関する論文を検索して読んでいく
- 作成したプログラムのバグを取り除くこと。
- 画像処理教本3章を読むこと。
- スライドを見やすく書き直すこと。
以上の三点が今週の課題です。
1.について、以下に示す2つの論文をベースにアルゴリズムを構築しています。
10/15
1.作業を進めています。
2.3-3-2まで読みました。光学モデルの内容で難しいです。
3.進捗はありません。
10/16
1.バグの範囲を特定しつつあるのですが、いまだに修正できず、苦戦しています。
2.3-4-2まで読みました。
3.進捗はありません。
10/17
1.プログラムの修正が完了しました。提案手法がデータベース作成部とマーカー検出部に分かれており、現在は、データベース作成部の処理を行っています。
2.進捗はありません。
3.進捗はありません。
10/18
1.昨日に引き続き処理を行っています。
2.3章を読みました。
3.ゼミ用にスライドを修正しています。
10/19
1.昨日に引き続き処理を行っています。
2.進捗はありません。
3.ゼミ用にスライドを修正しています。
課題
- Raspberry Piで、プログラムを動かす
- カメラを購入し、Raspberry Piで動かす
- 射影変換で、車両の高さが及ぼす誤差値を計算する
10/14
1. Raspberry Piはまだ動かしていない。
2. カメラの選定中。
3. 車両のヘッドライトの高さを0.5[m]と仮定して、シミュレーションを行ってみた。今の方法では、ヘッドライトが道路と同じ高さであると仮定して射影変換を行っている。そのため、射影変換から計算する光の線に、若干の誤差が生じている。
今回撮影した画像の環境を仮定して計算したところ、約0.88[m]、時速に置き換えると約時速3.2[km/h]の誤差が出ていた。
10/15
1. 研究室のサーバでは、Raspberry PiにIPアドレスでログインすることが出来なかった。そこで、PCとRaspberry Piを直接Lanケーブルでつなぎ、共有ネットワークにすることで、Raspberry Piにsshでログインできた。
2. Raspberry Pi専用のカメラがあるので、そのカメラがシャッタースピードなどを設定できるか調査中
3. 誤差について検証中
10/16
1. ネットがつながらなかったので、Raspberry Piを使用していない。
2. 調査中
3. 射影変換では、誤差が出ていることが判明。誤差率について計算中であるが、ほかの方法も検討中。
10/17
授業レポートを行った。
1. 使用していない
2. 調査が出来なかった
3. 道路自体を抽出出来れば、その道路の幅が短くなっていく比率が計算できる。その比率を、画像の縦のpixelの変化率に応用で出来れば、ある地点の光の長さが計算できる可能性がある。
10/18
10/19
10/20
課題
- Raspberry Piを動かしてみる
- Raspberry Piで使えるカメラについて調べる
- 学会で指摘された、測定や、射影変換に誤差がないかという問題に対処する。
10/7
1. Raspberry Piに自宅の有線Lanからログインして起動を行ってみた。sshコマンドで遠隔ログインを行い、Macアドレスを取得できた。今後様々なプログラムを動かしてみる。
2. カメラはRaspberry PiのModel Bなら使えそうである。シャッタースピードを変更するためのコマンドも用意されているようなので、どのカメラを購入するか検討を行ってみる。
3. 対処方法として、道路の白線などの長さがはじめから分かっている物体と一緒に、車両を撮影してみる。光の線を含んだ範囲で射影変換を行い、その長さが分かっている物体と比較して精度を検証してみる。
10/8
1. Macアドレスの登録を行ってもらうようにお願いした。
2. まだカメラの選定が行えていない。
3. 進展はなかった。
10/9
1. まだ、研究室のパソコンでログインが行えていない。
2. カメラについては調べられなかった。
3. 陳さんとお話して、射影変換では、pixelの分解能が場所によって変わり、誤差が大きくなる可能性があることが分かった。実際に画像をリサイズして射影変換を行ってみた。
2300×1700
450×350
300×200
画素数が多い場合は、射影変換後、最も遠い場所でも道路の白線が鮮明である。しかし、画素数の少ない画像では、遠い場所の白線がかなり荒い。もし、光の線が遠い位置にあった場合、誤差の原因になったり光の線として抽出できないという問題になると考えられる。
画質をあげると、処理速度が落ちるので、どこまで上げるとどれだけ処理が落ちて、測定速度に影響するか調べる必要がある。
10/10
実家に帰省しています。
10/11
実家に帰省しています。
10/12
実家に帰省しています。
10/13
実家に帰省しています。
目標：
1:指先の形状検出に関する書籍を読む。
2:画像処理教本を読む。
3:TOEICの問題を3回解き直す。
10月7日
1:読めていません。
2：Chapter1を読みました。
3：Reading問題を解きました。間違えた問題の解説を読んで、解き直しました。
10月8日
1:読めていません。
2：Chapter2を読みました。
3：再度Reading問題を解きました。
10月9日
1:読めていません
2:
3:新しい問題を解きました。
10月10日
1:読めていません
2:読めていません
3:昨日の続きをしました。
10月11日
1:読めていません。パーティキュルフィルタによる追跡プログラムを作製しました。現在はプログラムを指先追跡用に改良しています。
2:読めていません
3:リスリング問題を解きました
10月12日
1:読めていません
2:読めていません
3:昨日の続きをしました。
『ステレオ画像からの３次元復元』
現在、３次元データを扱いやすく見やすい形で表示するため、OpenGLによる出力を試みています。
また、試したい復元方法も頭のなかにあるので、そのテストも行っていく予定です。
今週は以下の課題に取り組みます。」
1. OpenGLを使ったFormアプリケーションでの３次元表示方法の完成
2. 様々な復元方法のテスト及び考察
3. 基礎学習（文献を読む）
10/7
1. うまく行かずにエラーが出てしまった。理解もできていない状態でプログラムを転用したのが原因
2. 両画像の視差を一度に取得する方法を頭の中で考案中
3. 読めていない
10/8
1. OpenGLによる表示部分のプログラムが完成した 計測プログラムはまだ組み込めていない
2. SIFT（SURF)を使う、または応用する手法を視野に入れた
3. SIFT及びSURFについて調べた
10/14
1. OpenGLをつかい、３次元計測結果を表示することが可能となり、物体を回転させるプログラムが完成した
2. 考えていない
3. OpenGL関係の本を読み、ポインタ、構造体に関する情報を調べた
まとめ
Formアプリケーションを使った３次元表示プログラムが一旦完成したが、応答速度に問題があり、改善の余地はまだまだありそう。プログラムを洗練しながら、新しい手法を構築していくことが今後の目標です。
今週の課題
1.Illmination-Aware Age progression （既存の研究の論文） を読み、そこで使われている手法について学ぶ。
2.コレクションフロー法、オプティカルフロー法、オプティカル フロー推定法について調べる。
3.画像処理教本読む。
10/7
1.読みました。
2.それぞれの手法がこの研究でどのような形で使われているか少しわかってきました。
3.読んでません。
10/8
1.この既存の研究がどのような流れで一枚の画像からエイジングの
変化を与えているかおおまかな流れを掴みました。
2.おおまかな流れがわかったのでどの行程でどの手法が使われているかわかりました。
3.読んでません。
10/9
1.論文読み進めました
3.読んでません
英文購読の課題をしました。
プレゼン資料を作成途中です。
10/10
1.読み進めました
3.読んでません
英文購読の課題をしました。
プレゼン資料を作成途中です。
10/11
帰省しました。
英文購読の課題をしました。
10/12
帰省しました。
英文購読の課題をしました。
プレゼン資料を作成途中です。
10/13
英文購読の課題をしました。
プレゼン資料を作成途中です。
- 作成したプログラムのバグを取り除くこと。
- 画像処理教本2章を読むこと。
- スライドを見やすく書き直すこと。
以上の三点が今週の課題です。
10/7
1.進捗はありません。
2.2章まで読みました。
3.進捗はありません。
10/8
進捗はありません。
英文購読の作業に時間をつかいました。
10/9
進捗はありません。
英文購読の作業に時間をつかいました。
10/10
進捗はありません。
英文購読の作業に時間をつかいました。
10/11
進捗はありません。
10/12
進捗はありません。
10/13
進捗はありません。
10/14
1.作業を進めています。
2.進捗はありません。
3.進捗はありません。
目標：画像処理による車両移動装置の開発
今週：使用するRaspberry Piの選定と使用法を学ぶ
学会発表で受けた質問
- 結果の精度調査
- pixelの距離はすべて同じか？
- 平行にカメラを設置した方が簡単ではないのか
- 光の線の長さにノイズは入っていないのか？
- 光を消した車両がきた場合は？
- カメラのシャッタースピードは本当に正しいのか
などがあった。
カメラのシャッタースピードについての検証と、射影変換の精度の検証を行う必要がある。
また、今後の目標として
- 昼間用のシステムの開発
- カメラを用いて自動で撮影する装置の開発
としていたが、まずは装置の開発を目標とする。
開発する装置には、画像処理を導入できるようにRaspberry Piを使用してみる。
また、ヘッドライトを消して接近してくる車両に対しての方法を考える。
10/1
Raspberry Piを調べてみた。カメラを用いて撮影や、ある程度の操作は可能みたいであるが、複雑な処理はやはりパソコンに画像を送信してから判別するべきだと考える。
車両の接近はセンサを用いようと考えているが、どのセンサを用いるべきか検討していく。
10/2
Raspberry Piの上でOpen cvを動かしている人のブログなどがあった。
Raspberry Pi専用のカメラを用いて簡単な画像処理を行っていたので参考にしてみる。
10/3
Raspberry Piを調べていくと、lanケーブルを接続してネットを使って別のパソコンからログインできることが分かった。
これを利用して、Raspberry Piにカメラをつけて車両を撮影し、画像を処理用の別のパソコンに送信して速度を計算するための処理を行うようにできると考える。研究室の有線lanに接続してログインができるか調べたが、IPアドレスを取得する必要があるので方法を考えていく。
10/4
10/5
10/6
Raspberry Piをお借りできたので、OSのインストールから初期設定を行っていこうと思う。
IPアドレスは、固定のアドレスを割り振ってくれるということなので、まずはネットを使わずにRaspberry Piを起動してMacアドレスを取得する。
Macを使ってOSのインストールを行うので専用のソフトを探している。今週までにRaspberry Piの使用方法を学び、使用するカメラについても調べる予定。
10/7
Raspberry Piに自宅の有線lanを使いログインして起動してみた。
Macアドレスを取得できたので、今後は様々なプログラムを動かしてみる。
目標：
指先の形状検出に関する書籍を読み、サンプルプログラムを作製する。
内定式でTOEICテスト(目標740点)があるので、それに向けた勉強をする。
学会発表で受けた質問
- スクリーン下部での精度低下の問題
- スクリーンの明るさが明るい場合、反射像が映らないのではないか
- 座標変換の方法
- 実行速度はどのくらいか
などがありました。
射影変換の精度の検証を行い全体ゼミで発表します。
修士論文に向けて、指先を認識するプログラムを作成する必要があります。指先の形状検出に関する書籍を読もうと思います。
10月1日
論文を読みました。
手話や指文字認識システム構築に向けた三次元特徴に基づく姿勢変動に頑健な手指形状推定法
澤田秀之, 橋本周司, and 松島俊明. "運動特徴と形状特徴に基づいたジェスチャー認識と手話認識への応用 (< 特集> 次世代ヒューマンインタフェース・インタラクション)."
情報処理学会論文誌 39.5 (1998): 1325-1333.
丸谷誠慶, 西川敦, and 宮崎文夫. "2 次元画像からの指先位置検出に基づく実時間手形状認識と移動ロボット遠隔操縦タスクへの応用."
情報処理学会研究報告. CVIM,[コンピュータビジョンとイメージメディア] 2002.34 (2002): 145-152.
10月2日
TOEICの文法問題を解きました。
10月3日
TOEICの文章題を解きました。
10月4日
TOEICの文章題を解きました。
10月5日
TOEICの文章題を解きました。
10月6日
TOEICのリスリング問題を解きました。
Stay Hungry, Stay Foolish!
