今週の進捗（篠崎）5/21~5/25
課題：ガンマ補正を行った場合の認証率調査、他の画質調整方法も試す。
5/21：ガンマ補正を行った場合の認証率調査
→gitにアップ済み
5/22：他の画質調整方法について調査
5/23：進捗なし（面接練習）
5/24：シグモイド関数のプログラム作成
5/25：プログラムの作成、顔認証と組み合わせ
月別アーカイブ: 2018年5月
M１ゼミ
参加者：全員
ひつ続き、ウェブ進捗報告を日常か、GitLabにプロジェクトごと、学会ごと、修論ごとのレポジトリを作成する。
中尾：研究テーマをiAppを活用できる内容に新たに考案する。iAppのカメラ画像表示機能を実装した。
今週は画面にコントローラをつけて、カメラの開始と終了を実現する。ウェブ進捗報告を日常化をこなう。
仮屋：今後の修論テーマも考案する（AndroidOSを利用した画像センシング関連の研究及び実装）。Android開発環境を構築した。カメラ画像表示、撮影機能を実装した。
今週はOpenCVをAndriodで利用できるように、実装を試みる。
赤瀬：GitLab移行完了、新プロ作成済み。現アプローチでの学習画像切り出しの際に、撮影角度による遠近感のある画像をトップビュー形式に正規化する際の学習及び認証精度を検証する。
現在、正規化する方法を考案中、基本考えを纏まる次第、進捗報告する。
iAppの完成に合わせて、実証実験を行い、結果を確認した後、今後の方向性（修論テーマ）を考える。（オープンキャンパス向けデモを考える）:
スノー似のアプリの九工大版を試作。（顔検出、画像オーバーレイ、幾何変形）
藤島：研究成果のiAppの実装を行い、さらなる改良の手法を考案し、適用する。
coreDataというデータベースを利用できる状態にした、
今週はカメラ機能の実装を試みる。
今週の課題・進捗
今週の課題：テーマについて継続検討、防犯分野での現状の応用技術を情報検索を行う。
→TOSHIBA : 複数カメラの映像から同一人物を認識し、移動経由を把握する。迷子を見つけるのに役立つ。 http://www.toshiba-clip.com/detail/4713
葛ゼミ
前回宿題：
１、画像データを蓄積する（揚州大学経由中国の企業より提供）
現在作成中、データ待ち
２、研究成果著作権の確認、発表または公開の可否の確認
発表には特に問題なし
ゼミの課題
研究プロジェクト、ドクター論文、国際国内会議 毎に GitLab に保管作業を行う。（一部作成済み）
９月ICISIP2018 国際会議 （照明不均一動画像の均一化処理、投稿締め切り６・１５）
今週の課題：
- 照明不均一動画像の均一化処理のプログラムを完成する。
- raman mappingの原理を理解する。
-
ソフトImageJを知る
洪ゼミ
CNN, RNNの基本を習得する。
DLーBOXにアカウントを一つ作済み。
課題：６層CNNを構成する。テスト画像セットは実績のある画像セットを入手する。
重み係数の付与は他の学習済みのものを使用する場合とランダム値で初期化を行う場合の比較を行う。
M2ゼミ
参加者 全員
修論テーマ：
新藤：ロボットを使用したアプリケーションに関するアルゴリズムに関わる研究。今週はテーマの明確化を図る。
菊田：暗号化アルゴリズムをlaravel による実装。今週は再構成したプロジェクトの動作確認を行う。
篠崎：ガンマ補正を行った場合の認証率調査、現在2.0をテスト済み、現在0.5を検証中。他の画質調整方法も試す。手順をドキュメント化する。
後藤：AAM,ASMのサンプルプログラムをダウンロードし、作動するように調整している。もう少し範囲を広げてASM/AMMのサンプルを検索する。
陳くん：ルーロに使うR２００のカメラドライバーが入手できないため、P社に問い合わせをする。先行して、画像にある人物を２次元画像レベルで追跡するアルゴリズムを入手、または自作する。今週はImageNetより、人物検出プログラムを入手し、作動させる。
アナウンス：ICISIP2018 ならびに全国大会への参加投稿、 9月9日より6泊のバスツア、バス代は無料。
今週の進捗（菊田）5/14~5/18
課題：アプリをGitLabにアップする
5/14：就職活動のため進捗なし
5/15：就職活動のため進捗なし
5/16：就職活動のため進捗なし
5/17：就職活動のため進捗なし
5/18：プログラムの修正(captcha)
gitにプログラムをアップしました。
今週の進歩 陳
5/14 M2ゼミ
5/15 進歩しない
5/15 カメラのインストールをお試しました
5/16 Linuxのコマンドを勉強しました
5/17Lot交流会とクラスに参加
今週の課題・進捗
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今週の進捗(仮屋) 5/14~5/18
<進捗>
17枚の注文書(100商品224項目)の文字認識及びデータベースマッチング・画像マッチングを行った。
<データベースマッチングの課題>
商品名に包含関係が成り立つ場合に適切な出力が得られない(例："METAL" , "METALLIC" 前者のOCR結果を用いてDB検索を行うと必ず後者も検索にヒットしてしまい識別ができない)→文字列の長さを条件として与えれば解決？
<画像マッチングの課題>
認識速度が遅い。とりわけ商品の型番は類似したものが多いため画像によるマッチングは難しい。
<来週以降の課題>
認識精度の改善策の検討
Android アプリケーション開発の学習