今週の進捗(井上)

VibraImageに関する論文を読んだ
→ DEFENDER-X は、顕在的な心理状態や心理特性を測定する心理尺度とは別のものを測定しており、心理状態や心理特性を測定する心理尺度とも別のものを測定している可能性があることが分かった。

今週の進捗(二石)

届いた反射板と偏光板をもちいて実際に効果が得られるか実験した。

動画で検証したがアップロードが不可能なのでここでは画像をあげる。

上画像：カメラ側と反射板側のフィルムで遮光するようにした場合

下画像：遮光しないようにした場合

黒くなることが確認できたため引き続き研究を進めようと思う。また、画像のように光源が入って黒くみえにくい場合の対処法を考える必要があるように思う。

Haar Cascade識別機を利用して、目と輪郭を認識するプログラムをサイトを見ながら作成した。
青：輪郭、緑：目
webカメラの映像を用いて目、輪郭を認識するプログラムは作成できた。
瞳は認識できてなかったので輪郭部分のトリミング→拡大を行うプログラムを作成する予定

p.s.(10/16)
輪郭部分のトリミングをしたが、画質が粗くなったのか、目の検出ができなくなった。

・今週の進捗

PythonでOCRを試しに使ってみようと思い、ネットから拾ってきたレシートの画像の一部を切り出し、それをOCRにかけてみた。きちんと文字が認識されていた。

・今後の課題

OCRで読み取った日本語は、半角の空白が文字の間にあり、それが文字を比較するときに邪魔なので対応を考える。

仮屋：GPを構造的に完成、今後評価関数の決定について考案する。GAはその後。

藤島：ラズベリパイで車載撮影装置を作成した。夜のヘッドライトをつけた状態で撮影をした。パイカメラは赤外線カメラタイプですので、可視光には鮮明な映像が取れていなかった可能性あり、今後は赤外線投光器を使って実験する。

赤瀬：特徴強度を可視化する作業を行い、CNNが注目する画像の箇所を確認する。学習データをどう言うふうに学習されているかを検討し、最適な学習データを作成するのに考慮すべき要素を洗練する。識別精度以外での学習データの評価方法を検討する。

中尾：視線検出により顔認証本人実在性の確認を行う。視線検出は、OpenCVで試す。https://cppx.hatenablog.com/entry/2017/12/25/231121　参考

遺伝的プログラミングによる構造最適化を画像処理に応用した。図1を入力画像、図2 (windowsの標準アプリであるペイントを用いて文字以外の部分を白くした画像) を目標画像とした。最優秀個体(フィルター)を通した出力画像および最優秀個体の木構造をそれぞれ図3・図4に示す。木構造は冗長ではあるものの文字部を残し余白部を白にするように進化していることが確認できた。しかし今回はパラメータを固定した状態で実行した上に、ノードとして使用できる関数は閾値処理5種類、論理演算4種類、ガウシアンぼかしの計10種類としたため依然として改善の余地あり。