cascade分類器と切り出すサイズを200*200で固定することで読み込み精度の向上で検出の精度が向上した。

解像度とQRサイズの関係で距離が離れると検出が難しい。

来週の予定：発表スライドの作成。QRのサイズと検出できる距離の検討

訓練80テスト20で黒点病、さび病、うどん粉病をSVMで分類すると正当率70％後半ぐらいで分類できた。

1枚の画像を入力して判別できるようにしているが、ラベルを予想するとこでエラーがでる。

今週で解決できるようにする。

テーマ「文字認識を用いた買い忘れ防止案」

今週の進捗

楽天市場で商品を検索した際に表示される、その検索した商品に関係のあるカテゴリ名をウェブスクレイピングにより取得するプログラムを書き、カテゴリー名の取得に成功した。

今後の課題

現在は、欲しいカテゴリー名を１つ、買った商品名を１つ用意してプログラムを試しているのですが、１つずつだと大体うまくいったので、今後はこれらを配列にしてプログラムを試していく。

今までのoptical flowのトリミングプログラムは動画の最初から最後までの商品の特徴点の軌跡をとりそこから商品の座標を割り出すというものだったが、毎フレームごとに商品の特徴点座標を更新するプログラムに変更した。これにより商品の撮影は簡単なものとなった。

識別する商品を袋系（ピザポテト、ポップコーン）、箱系（トッポ、プリッツ）、ペットボトル系（お茶、ジュース）の6つにしてデータセットを作った。

商品をトリミング、識別し、音声出力するプログラムを作成した。