日別アーカイブ: 2019年12月4日

未分類

B4ゼミ

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参加者：全員

白石：植物にかかりやすい３種類の病気のSVMによる識別ができた。精度は８割程度、今チューニングちゅう。葉っぱ一枚全体を入力し、識別可能かを確認する。時間があれば、CNNを試す。揚州タイトル：Assessing plant diseases using SVM

財前：動画から商品を切り出せた。処理の組み立てが問題がありそうですので、実際に運用するさいの状況で実行可能かを考える。The Proposal of shopping item Detection system by Using Image Processing  for Visually Impaired

五十君：商品名による商品分類の検証を数パータンを試し、ナウハウを積んでいるところ。 揚州発表タイトル：Prevention of forgetting shopping items with Character Recognition

二石：QRコードの場所を検出する処理を追加、切り出した後の処理を検証中。揚州発表タイトル：Proposal of New road sign recognition method by using QR code for … Continue Reading ››

個別ゼミ, 張先生

今週の進捗(北原)

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・テーマ「機械学習を用いた読唇精度の向上」

Improvement of the lip reading system using by machine learning

50音が含まれたデータセットを作成中

11人に15通り発音してもらい、その内フレーム毎の正解ラベルを5人まで貼った。ラベルを貼る作業を続けながら発話者を増やしてデータを集めていきたい。

個別ゼミ, 張先生, 研究進捗

今週の進捗(二石)

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QRコードの認識精度を向上させるため、cascade分類器でQRを検知、切り出し、スキャンをかけるという流れを試してみた。不正解画像が少ないこと切り出しのサイズの関係でまだ精度は低かった。

先輩方の卒論を参考に、もっと検証条件を増やしながら卒論作成にも取り組もうと思う。

テーマ

New road sign recognition method by information addition for automatic driving

自動運転のための情報付加による新しい認識方法

New road sign recognition method by QR code for automatic driving

自動運転のためのQRコードによる新しい認識方法

個別ゼミ, 張先生, 研究相談, 研究進捗

今週の進捗（五十君）

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テーマ「文字認識を用いた買い忘れ防止案」

Theme「Prevention Plan of Forgetting to Buy with Character Recognition」

または

テーマ「Webスクレイピングを用いた買い忘れ防止案」

Theme「Prevention Plan of Forgetting to Buy with Web Scraping」

今週の進捗

fasttextを用いてモデルを作成し、そのモデルを基にテキスト分類を試してみた。

検証結果①

米：１５種類、牛乳：１５種類、パン：１５種類の単語の学習モデルを使用。

結果：学習させた単語でテキスト分類にかけるとパンと牛乳については、大体は正解のラベルを返してくるが、学習させた米の単語をテキスト分類にかけても、パンや牛乳のラベルを返してくることが多かった。