今週の進捗

• DCT変換が完了
  →Laravelに実装後、rgb配列を処理可能に
• 配列のソーティングに取り組む
  （以下、流れ）
  →多次元配列を一次元配列に変換
  →連想配列化
  →値の絶対値を基準に降順で並び変え（インデックスは保持）
  →大きいものを100個抽出ー①
  →①と同インデックスのものを、もう一方のrgb配列から抽出

  今後の課題

• 同インデックスの連想配列を２つ用意できたはずなので、
  連想配列のまま、もしくは連想配列を解除して、
  各インデックスの値を比較し、countを取る

白土：DCT変換が完了した。データのソティングがcolletcion->SortByDesc()で行っているが、結果の確認ができていない。ソートした結果をColloectionから取り出して、降順になっているかを確認する。　失敗した場合、聯想配列のArrayでソートする。

庄司：グッピーの学習を32x32サイズでは90%の識別精度があった。複数対象物が映る場合の識別は不備（異なる検出箇所）がありそうで、原因を調べる。

梶岡：顔検出を実装した。顔の特定箇所を自動的に切り出して、脈を検出する。脈抽出箇所をいくつかの候補を選定し、抽出する箇所を決定する。

井上：https://szlab.org/szlab/archives/11100/　投稿通り進捗が確認。卒論の到達目標は自分で一回判断し、論文の骨組みを建てる。

金當：オプティカルフローが実装した、特徴点が短時間内での移動距離から、車の停止状態を検出する。

〇今週の進捗

・ある程度脈拍波形が得られたので顔検出と組み合わせた。

・顔の輝度変化を可視化するプログラムの作成を試みたができなかった。

〇課題 or 疑問

・顔検出をすると切り取る画像がブレるので改善したい。

・顔の輝度変化の取り方が分からない。

前回のカスケードファイルを用いて、detectMultiScaleのパラメータを変化させて、認識率、誤認識率を比較した。

また、そこで認識できなかった画像を正解画像に追加し、新たなカスケードファイルを作成中。

optical flow のプログラムを組んでみたが、いまいち良い特徴点を取り出してくれなくて、試行錯誤中。

加速度センサと超音波センサのプログラムを作成。

カメラの起動はできるが、ドアの開閉を検知できていない。

→トリガー待ちができていないので改善予定。

指検出・タッチ精度の測定を行った。　
実験結果

① 人物を変えて。②環境を変えて 。

①装置は定位置（研究室内）、自分を含め３人で測定

②研究室（白色）、廊下（暗めの白色）、トイレ（オレンジ色）の３か所で測定