出席：全員
中尾：OpenCV とDlibを組み合わせて、顔の向きを検出できた。画像サイズが大きすぎたようで、小さいサイズで試す。
仮屋：GPの参考書を読む、論文を読む。知識を深める。
赤瀬：修論作成中。
藤島： EDGETPUで検出スピードを確認する。
月別アーカイブ: 2019年11月
今週の進捗(二石)
透明なアクリル板上に偏光板でQRを作成。
日中の曇りで撮った動画では読み取り可能であったが、日光の影響のある環境でも検証をしたい。
来週の予定：光の反射や入射の影響や対策の処理を考察する。
今週の進捗（財前）
進捗(藤島)
・前照灯をつけた状態とつけていない状況で5~20mで距離を変えて動画と写真を撮影。
・RaspberryPiではYOLO3が動かなかったので、精度は落ちるが軽くて高速なTiny-YOLO3を実装し、動かした。しかし1~2fps。
・現在、EDGE TPUを試している。
今週の進捗(赤瀬)
進捗
- 【研究】修士論文の「研究背景」を作成した．
- 【YOODS】12月18日～12月21日に東京で開催される国際ロボット展に出展するロボットの動作確認（キャリブレーション・Visual Teaching）をした．
- 【就活】富士通のスキル確認面談に参加した．画像処理×AIの技術を扱う開発部に誘われたが，そこに入るかは未定．11月29日に行われる配属面談までに結論を出す．
次週の予定
- 【研究】修士論文の「研究の目的・原理」を作成する．
- 【YOODS】ハンドスピナーとベアリングを組み立てる動作を完成させる．
今週の進捗(中尾)
RaspberryPiにDlibを実装。リアルタイム検出は処理が重くて動作しなかった。調べた結果、Dlibの顔検出が原因で処理が重くなっていた。顔検出をOpenCVで行うことでリアルタイム検出を可能にした。
参考にしていたサイトの視線検出も実装済み。
視線検出の精度の測定と顔の向きを考慮した視線方向の算出を行っていく。また他の視線検出法で良いのがあればそちらも実装していきたい。
今週の進捗(仮屋)
進捗
- GPの学習:芹川先生にGPの参考書を貸して頂いたので、それを用いて学習を進めています。
- 修士論文の作成:まずは原理を中心に研究をまとめています。年内完成を目標として論文作成中です。(約20ページ作成)
予定
- パラメータ最適化手法の考案
- 実験
- 修士論文の作成
- 英語学習(今年度中に再度TOEIC受験? 目標は115点UPの900点)
今週の進捗(ZHU）
今週の進捗
- ReIDの理論知識とkivyの使用をさらに学ぶ。
- 実験の必要性のため、今週は画像処理の基本動作、例えば画像の増強とサイズの変化を行った。
- 特定の画像の歩行者検出と、ビデオ内の顔のリアルタイム検出を実現します。
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図2 画像の中で行人検出 -
図3 ビデオ内の顔の検出
- 歩行者の再識別の研究における重要なステップとして、リアルタイムのビデオ取得に基づいて、次のステップは、ビデオ内の歩行者のリアルタイム検出の実現を試みることです。
M1ゼミ
金當：アンドロイドスマホでカメラ機能を実装したので、今週はプログラムで画面輝度調整できるようにする。
井上：先行研究調査→webカメラだけで熱源を感知する研究はなかったので、基礎実験を行う。TOEIC６５０超えを狙う。
庄司：色々試してください、成功した場合記録を残るように！
今週の進捗(庄司)
pytorchでVGG16 fine tuning用のコード作成。
10人分の筆跡のデータで学習を行ったが、間違えた前処理をしてしまったので、作り直す
detectron2(https://github.com/facebookresearch/detectron2)が面白そうなので調査中。
dockerコンテナに、クライアントpcから直接SSH接続できる方法を調べたが、docker とnetworkどちらの知識も足りず挫折。
jetson nanoで動かせる深層学習モデルの調査