週報(西元)

facenet_pytorchというライブラリを使用して、三つの画像(画像1と画像2は同じ人物の違う写真、画像3は1,2と異なる人物)を読み込んで二つの画像間の類似度を計算し、閾値(0.7)をこえる場合に認証が成功となるようにできました。

今週はface_recognitionというライブラリで複数人の写った画像を読み込んですべて顔を読み込んで、画像中の顔の数を表示できるようにします。

週報(白川)

医療器具を使ってパラメータをとる方向にシフト

→良いモデルを構築できれば実用性を上げていきたい

体温(接触型)(非接触型)、血中酸素濃度、心拍数血圧、以上4つのパラメータでモデルを構築

アルコールチェッカーも必要

→スマートウォッチで簡易的に血糖値も測れるため、パラメータの追加はできる

問題点

  • 同時に測れない
  • データを取る際拘束時間が長くなる

全体ゼミ

豊永:サッカPKのゴール予測

野崎:人間の目を真似したサンプリング法の研究

飯田:猫の個体識別

西元:顔認証による現場

白川:多センサー融合による飲酒状態の検出

大塚:複数視点からのリアル画像を使ってメッシュを抽出する

大下:モノクロ写真をカラー化してから、再度表情識別精度を確認。

週報(大塚)

・複数視点からのリアル画像を使ってメッシュを抽出することはできる(ただし、メッシュを抽出した時に結構ノイズが入る)

・今後の方針

→動画データからsegment anythingを使って自動マスク生成

→動画の1フレーム目で指定したオブジェクトの3Dモデルを生成

上の内容は1、2週間ぐらいでできるので、とりあえず終わらせます。

これぐらいの内容で卒業できることを保証してもらえれば、精度面で最先端の結果を出す方向で研究したいです。

あと、時間があれば微分可能レンダリングの勉強をしようと思ってます。