週報(大塚)

・大ゼミ

研究方針を2つに分けていたため、タイトルと新規性が少しわかりにくいと言われました。

→研究成果が出たらもう少しわかりやすくまとめます。

・研究進捗

3次元再構成の品質が悪いという問題がありましたが、SDFStudioの実装が原因でした。

→Neuralangeloの公式実装を試したところかなり良い結果が得られたので、Neuralangeloの公式実装に乗り換えました。

週報(白川)#特許#決定木結果#大ゼミ

先生方からのご指摘

  • 実際の血中アルコール濃度を検出しているわけではないので、検出→推定に変える。
  • アルコールインターロックシステムに使える推定方法なので、アルコールインターロックシステムの名前を絡ませる。もしくは、アルコールチェッカーよりも優位な点を示す。
  • 生体パラメータは飲酒以外でも変化するので、飲酒状態を推定しているとは言い切れないのでは?→精度の高さで言い切る必要あり。
  • 個人のためだけのモデルであれば、システムの補完に使えないのでは?→汎用化した時の精度を示す必要ある。もしくは運転者は誰かわかるので運転中にデータ採取、学習を行える方法を提案する必要あり

機械学習を用いた生体信号分析による飲酒状態推定法の有効性検証

とかにしようと思う

スマートウォッチと鍵を一体化したシステム→教師なし学習で二値分類→人の手を一度加えラベル付け→二度目から飲酒推定可能

類似研究:特許検索サイト

飯田(週報)

tensorflowではモデルの読み出しができなかったため、kerasを使用したところ読み出しに成功した。先週は、1匹分のモデルを作成し、識別を実行したが、犬の画像を猫と判別してしまったため、プログラムを見直す必要がある。

週報(西元)

大ゼミの発表のためのスライド作成をしました。

遠い人でも、認識できるように超解像について調べています。最初は一枚の画像を超解像してみようと思います。 RealESRGANというモデルが超解像するときに画像のぼやけが少なそうなので試してみます。一枚の画像からでは入力情報が足りなそうな場合は、難しそうですが一定時間の動画から複数枚の画像に分けて入力して超解像してみます。