張先生, 画像関連

張研B4ゼミ

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参加者：井上、白土、梶岡、庄司 欠席：金當 先週課題の確認
  • 白土くん、顔を利用したウェブアプリ認証

Laravel インストールを完了。　Composer

  • 井上くん、ウェブカメラによる手のジェスチャカーソルコントローラの開発　（暫定）ー＞　先行研究の調査を行う　https://www2.ia-engineers.org/Journal_E/index.php/jiiae/article/view/157 参考論文

JIIAEの会員登録し、論文をダウンロードした。論文は未読。GitLab のプッシュトラブルを解決した。院試勉強を集中に

  • 金當くん、車載カメラ映像に含まれる情報の抽出　方向性を検討し、　具体のテーマを絞る、　一週間後報告。

お休み

  • 梶岡くん、防犯目的の人特徴の識別及び記録システムに関する研究、　先行研究がかなりのレベルで行なっているので、研究調査をし、できるだけ競合にならない範囲でテーマを決める。

NECが先行研究のシステムを製品化しているので、防犯目的の他のテーマを考え中。

テーマ決め
  • 庄司くん、情報隠蔽の方向で、
今週の課題
  • 白土くん、ComposerでLaravelをインストール（laravel で開発を行うディレクトリ構造を整う）する手順を習得する。Laravelのプロジェクトを一個つくって、Gitで管理し、GitLabにプッシュする。　ブラウザからウェブカメラを利用する方法を調査。
  • 井上くん、JIIAEの先行研究をの論文を１ページ程度読む。
  • 梶岡くん、研究テーマの再考。防犯目的は変更せず。カメラを利用。時間があれば、NEC製品の利用状況（売れているか）を調査。
  • 庄司くん、情報隠蔽に関する一般的な情報収集を行い、種類と方式と応用場面をまとめる。
Chromeのリモートデスクトップ機能を有効にすること。
張先生, 画像関連, 研究相談

M2ゼミ

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参加者：5名　全員 内容： １、ウェブで研究進捗の報告と研究記録を行う。 ２、修論テーマを決める

菊田くん：暗号化と情報隠蔽を利用したウェブサービス認証システムの研究　（分かりやすいロジックチャットを作成）

後藤くん：1カメラを使ったタッチパーネルにおける指先位置検出範囲及び精度の向上、スピードを考慮しない、精度を1cm ー＞5mmを目標　範囲５x５cmー＞２０x１５cmを目標。 　（精度と範囲の目標設定の現実性を検討、アリゴリズム、システム構成から考える）

篠崎くん：顔認証をエンベデッドシステム（ラズベリーパイ）への実装　及び実環境での認証精度の向上に関する研究　　設置時のパラメータ自動カスタマイズ機能を考える

陳くん：RGB-Dカメラを用いた室内情報収集（人物の状態、危険状態の察知）、及びロボートの制御。（RGBーDカメラをUbuntu14システム上で画像取得する）

新藤くん：自動車事故時の反射板自動設置ロボットに関する研究　（ストーリーの構成、カメラデータによるロボット移動の制御、反射板の出す方法）

３、進路

菊田くん、心配なし

後藤くん、最終面接控え、大丈夫そうです

篠崎くん、大丈夫だそうです

陳くん、帰国就職予定

新藤くん、心配？

４、新GitLab運用開始、全体ゼミで説明する。

張先生, 画像関連, 研究相談

学部生ゼミ

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参加者　井上、金當、白土、梶岡、 欠席　庄司 内容： １、研究紹介と研究記録の付け方 ウェブ上に、毎日の進捗を一言以上書く。これを卒研成績に関連付けする。 ２、卒論の作成はLaTexで行うこと（決定事項） 近いうちにGitLabに雛形をアップする。 ３、初期的テーマ決め（宿題） 白土くん、顔を利用したウェブアプリ認証 井上くん、ウェブカメラによる手のジェスチャカーソルコントローラの開発　（暫定）ー＞　先行研究の調査を行う　https://www2.ia-engineers.org/Journal_E/index.php/jiiae/article/view/157 参考論文 金當くん、車載カメラ映像に含まれる情報の抽出　方向性を検討し、　具体のテーマを絞る、　一週間後報告。 梶岡くん、防犯目的の人特徴の識別及び記録システムに関する研究、　先行研究がかなりのレベルで行なっているので、研究調査をし、できるだけ競合にならない範囲でテーマを決める。 ４、院試の復習 難点は電磁気、電子回路、電気回路、とりあえず基礎を固める。 先輩の指示に従うこと。  
張先生, 画像関連, 研究進捗

今週の進捗(仮屋)

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商品名をOCRで読取り、その結果からデータベース検索を行い、商品名を特定するプログラムを作成した。以下は検索の流れ。画像は入力画像 1.OCR結果より疑似乱数を用いて商品ごとに無作為に三文字抽出 2.抽出した三文字によってsqliteの曖昧検索(LIKE検索)を行う 3.検索にヒットした商品名をカウントする 4.1~3の流れを複数回行う(今回は100回)。これにより最も多く検索にヒットしたものを決定する。 以上のOCR及び検索によって得られた出力結果は以下のようになった。 <OCR結果> INDICATOR 800*900 INDICATOR 800*1100 INDICAWTOR 275 (25) INDICATOR 550*1400*25 BDICATOR 1100*1400**25 SIGNWEIGHT (HDB) Y SIGNWBIGHT (S ()RBEN) MA SEAWHHS MA STAND-Y F*18ABH F-18AD - DESIGN FEN(B PANFL- (DS) -M CLAMP*FENCE BAND4 BEADTY BASE C()ANE BASE ASHCCAN W/CIIP STEELPATES-A <検索を通した最終的な出力結果の一例> INDICATOR 800*900 INDICATOR 800*1100 INDICATOR 275(25) INDICATOR 550*1400*25 INDICATOR 1100*1400*25 SIGNWEIGHT(HDG) SIGNWEGHT (S GREEN) MA STAND-Y MA STAND-Y F-18AEM F-18AD DESIGN FENCE PANEL (DS)-M CLAMP-FENCE BAND BEAUTY BASE CONE BASE ASH CAN W/CUP STEEL PATES-A ’MA STAND-G’のOCR結果が’MA SEAWHHS’となったため検索結果が'MA STAND-Y'となってしまった。また乱数を使用しているため、特に商品名が短いものに関しては正確な出力結果が得られない場合があった。 output
張先生, 画像関連

今週の進捗(仮屋)

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opencvに含まれているadaptiveTreshold関数を用いて二値化した画像からfastN1MeansDenoising関数を用いてノイズを除去した画像を用いて文字認識を行った(画像はノイズ除去後)。 文字認識結果は以下のようになった。 <正解> INDICATOR 800*900 INDICATOR 800*1100 INDICATOR 275(25) INDICATOR 550*1400*25 INDICATOR 1100*1400*25 SIGNWEIGHT(HDG) SIGNWEIGHT (S GREEN) MA STAND-G MA STAND-Y F-18AEM F-18AD DESIGN FENCE PANEL(DS)-M CLAMP-FENCE BAND BEAUTY BASE CONE BASE ASH CAN W/CUP STEEL PATES-A <認識結果> INDICATOR 800*900 INDICATOR 800*1100 DIDICATOR 275 (25) DIDICATOR 550*1400*25 INDICATOR 1100*1400*25 SIGT*WEIGHF (HDG) P SIGIMUWEIGHT (S GRBEN) MA SDARDG MA STAND-Y F-18ABM F-18AD - DESIGN FENCE PANEL (DS) -M CLAMP*FEIGCE BADTD BEAUWY BASE CCNE BASB ASHUCAN W/CUP STEELPATES-A -T output
張先生, 画像関連, 研究進捗

今週の進捗(仮屋)

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tesseract-OCRの学習データを新規で作成し、添付画像に対して文字認識を行ったorder。以下は正解の文字列及び既存の学習データを用いた場合と新規に作成した学習データを用いた場合の出力結果。 <正解> INDICATOR 800*900 INDICATOR 800*1100 INDICATOR 275(25) INDICATOR 550*1400*25 INDICATOR 1100*1400*25 SIGNWEIGHT(HDG) SIGNWEIGHT (S GREEN) MA STAND-G MA STAND-Y F-18AEM F-18AD DESIGN FENCE PANEL(DS)-M CLAMP-FENCE BAND BEAUTY BASE CONE BASE ASH CAN W/CUP STEEL PATES-A <既存の学習データ> nwxcmx eooeeoo mnrcmx soomoo INDICATOR 275 (25) mnlcmk 55ot14oo==2s mnlmmx 11oo«14oa+<25 SIGh‘7BIGH1‘(HDG) smmtcar (s cm) m mm In STA?!)-Y F-ism! F-IEAD « DESIGN PE-N03 mm. (vs) -11 mu?-mm mm as/nmr mi 00245 ms}: ASH.CAN I/CUP srsm. PATES-A 7 <新規の学習データ> OSDICATOR 800*900 INDICAIOR 800*1100 INDI()ATOR 275 (25) IIWDICADR 550*141)0*25 INDIULTOR 1100*1400*25 SIGRUUWEIGPU-(EDG) SIGBUWEIGISP (S … Continue Reading ››

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