今週の進捗（赤瀬）6/13~6/19
進捗なし
Githubで公開されているAAM(Python)のコードhttps://github.com/marcovzla/pyaam
月別アーカイブ: 2018年6月
研究進捗（新藤）
魚眼レンズ：http://products.entaniya.co.jp/products/raspberry-pi/、https://www.robotshop.com/jp/ja/raspberry-pi-camera-module-fisheye-lens.html、https://item.rakuten.co.jp/robotshopjapan/rb-adu-29/?scid=af_pc_etc&sc2id=af_113_0_10001868
カメラ用ボード:https://jp.rs-online.com/web/p/products/1232013/?grossPrice=Y&cm_mmc=JP-PLA-DS3A-_-google-_-PLA_JP_JP_Semiconductors-_-%E5%8D%8A%E5%B0%8E%E4%BD%93%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%82%AD%E3%83%83%E3%83%88-_-PRODUCT+GROUP&matchtype=&gclid=EAIaIQobChMIguL3uoTc2wIVAiQrCh3nKQYsEAQYASABEgL0f_D_BwE&gclsrc=aw.ds
ラズパイカメラにスマホ用の魚眼レンズを取り付ける場合ラズパイカメラの光学サイズが異なると画角が狭くなる可能性があり実証する必要がある。ROSを使いたい場合ＵＶＣ基準のＵＳＢカメラを用いるか、それ以外のカメラではubuntuでパッケージを作成する必要がある。
今週の進捗 陳
6/11 揚州大学の報告がありました。
6/12 レポートとカメラ接続しました。
6/13 SDKをインストールしました。
6/14 SDKをインストールしました。
6/15 rvizにイメージを抽出しようとしました。
今週の進捗（後藤）6/11~6/15
課題：ASMサンプルを動かす
6/11：サンプル解読
6/12：進捗なし
6/13：サンプル解読
6/14：顔画像にランドマーク（特徴点）を記入するサンプル実装済
（任意の点を記入できるツールあり）
6/15：顔を追跡するサンプル解読中
今週の進捗 (菊田) 6/11〜15
課題：情報を取り出す起点の情報を伝える手法の再考
6/11：ログイン時刻を取り出す起点とした暗号化手法の考案
6/12：ログイン時刻を取り出す起点とした暗号化手法の考案
6/13：パスワードを暗号化したログイン機能の開発
6/14：パスワードを暗号化したログイン機能の開発
6/15：パスワードを暗号化したログイン機能の開発
今週の進捗（篠崎）6/11~6/15
篠崎：課題以前同様、顔認証可能な最小画像サイズを検証する。
6/11：張ゼミ、平均値フィルタプログラムに実装、検証
6/12,13：メディアンフィルタ・ガウシアンフィルタを検証
6/14：画像サイズを変更して認証を試す（64×64を検証中。閾値の設定次第で認証可能？）
6/15：内定者懇親会のため欠席
M1ゼミ
参加 全員
中尾：UIKitでOpenCVを使った処理を行なった。アルバムから画像を読み込む際、モノクロ画像がエラーが出る件で、対応を試みたが、解決に至ってない。「顔検出のデモを動かしてみる」について、OpenCVでのサンプルが古いようで、エラーが発生し、動かなかった。今週は上記問題を継続で解決する。
仮屋：Androidのカメラ機能の実装を継続勉強中。画像による顔と認識した領域に矩形を描画を行った。今週は打ち合わせ向けの検品アンドロイド版のデモを試作。
赤瀬：オープンキャンパス（九工大版SNOW）のためのASM/AMMサンプルを動かす準備をした。
今週は継続、射影変換を取り入れた試みを行う。パレメータ（変換マトリックス）の決定方が肝心です。
藤島：CocoaPodsをインストールした。今週はGitLabとPodsの連携方法を一例を作って説明する。
今週の進捗(仮屋)6/6-6/13
<進捗>
カメラより取得した画像で顔認識を行い、顔領域に矩形を描画するアプリケーションを実装した。Androidのカメラアプリ実装に関しては引き続き勉強中。
<今週の課題>
Androidのカメラアプリ実装、動画における物体認識の勉強。特徴量検出を利用した簡単な商品検品システムの実装。
葛ゼミ
ICISIP2018学会投稿、内容は動画像の照度均一。
他画像増強においても、研究の余地ができた。
粒度分析：FFTによるハイパス、ローパスフィルターでの粒子の絞り出すについて基本できな強調効果が得られた。今後は検出した明るい領域が粒子であるかどうかの判断は、専門家にお願いする。
粒子の判断は機会学習で判別する予定。（データセットの作成）
洪ゼミ
顔識別のためのデータセット作成。
Python2ベースプログラムの解読、エラー修正。
ICISIP2018学会投稿を行う。