実験器具を冷蔵庫に設置した。今後実験を行い、速度・精度を検証する。

画面はリモートでは遅延が大きいので現時点ではモニターを設置して結果を確認する。

実験を行いつつ修士論文を作成する。

指検出率、タッチ精度の測定を終えた。

今後の予定

座標変換を行いマークをなぞりその精度（類似度）を求める。

修士論文作成

仮屋：キャンパスに画像を表示し、文章画像の輪郭まで検出できた。今後は検出した輪郭で、文章のA4サイズ変換と文字領域の指タッチによる指定。

赤瀬：インターンシップ報告、実習内容が研究に近いところが大変勉強になったそうです。

藤島：電動ステアリングについて、日立のグループ会社でインターンを行なった。　iアプリの開発は就職活動の合間で行う。

1/14から2/2にかけて富士フイルムのインターンシップに参加した。

内容は、研究開発（インフォマティクス：化学系）の実務体験で、深層学習と画像処理を掛け合わせた開発を行った。

言語はPython、ライブラリはKerasを使用して、3種類のCNNアーキテクチャ（AlexNet、VGG16、LeNet）を構築し、モデルの訓練および評価を行った。

評価では、畳み込みの出力層を取り出して、特徴強度をヒートマップで表した。この技術は、今後の研究でも有用だと考える。

文字列をタッチしたら文字認識を行えるように修正中。

アプリの構成をどうするか検討中。

現在の案では射影変換→輪郭選択→文字列選択→文字認識(マッチング)