面接
ES作成
面接
ES作成
foveated imaging処理の円形モデル、楕円モデル、視野特性に基づいた楕円モデルを完成させました。
実験では、伝送ビットレートの比較、処理速度の比較、主観画質の評価をしました。主観画質の評価は張研究室の先輩や友達に協力してもらっていて、データを取っている最中です。
顔認証のプログラムをかきかえて、もう一度各距離ごとの顔認証を試したらうまくいきました。各距離ごとの写真をふやして、2m,4m,6m,8m,での高解像画像と超解像画像での顔認証の精度と顔認証が成功したときの平均の類似度を調べました。8mをこえると顔認証できませんでした。
精度(%)
高解像 | 超解像 | |
2m | 100 | 100 |
4m | 78.94 | 89.74 |
6m | 69.23 | 81.21 |
8m | 29.17 | 50 |
平均類似度(1に近いほど本人に近い、閾値0.7)
高解像 | 超解像 | |
2m | 0.917 | 0.906 |
4m | 0.864 | 0.888 |
6m | 0.798 | 0.812 |
8m | 0.724 | 0.754 |
今週は、読み込んだ顔画像が登録していない顔のとき、誤認証されないかを各距離ごとに調べることと来週の大ゼミに向けたパワポを作成しようと思います。
説明変数をランダムに選んでモデルを作成するコードを作成した。
データを大量に増やした。
I ended up on a New Year's vacation for almost a month. It's been a great time. At the same time, research can't be slack.
I will continue to work on putting 3D geometry constraints and how to optimize depth maps.