今週の予定(尾崎) 6/6~6/10

参考に読んだ論文 ・情景画像中の文字及び看板領域の抽出カメラを用いた文字認識・文書画像解析の現状と課題屋内外の情景画像を対象とした看板文字の自動抽出局所並列処理による情景画像からの文字領域抽出アルゴリズム情景画像からの看板領域と看板中の情報抽出クラスタ数の自動選択によるk-meansクラスタリング多重仮説に基づいた情景画像中文字認識の検討 ・coursera ・プログラム修正 6/6:プログラム修正 6/7:coursera 6/8:プログラム修正 6/9:プログラム修正 6/10:

今週の予定(松田)06/06~06/10

・研究の関連論文を読む -LCC ・関連研究のサンプルを実験 -BOK ・RaspberryPiの開発環境構築(後藤と行う) -Qtのクロスコンパイル /06 ・RaspberryPiの開発環境構築 -OSが64bitだと環境構築が難しいみたいなので、仮想マシンで32bitのOSを立ち上げて構築してみる --Ubuntuのインストール --LinuxでQtのクロスコンパイル /07 ・RaspberryPiの開発環境構築 -Ubuntu32bit版をインストール --仮想HDD30GBではQtのコンパイルに容量が足りない可能性がある(警告が出た)(06/09) ・関連研究のサンプルを実験 -プログラム完成、サンプル画像で実験中 /08,09,10 ・RaspberryPiの開発環境構築 -6日の手順書では分からないことがあるので動画を参考にする --ツールをダウンロードするためのサーバーにアクセス出来ない問題がある ---この記事を参考にして解決を試みる、参考参考 ----6日の手順書に記述してあるサーバーからダウンロードできた -----Qtのコンパイルでエラー ------この記事を参考にして解決を試みる -------RaspberryPiのバージョンが1世代前のものを参考にしていたので、現行世代用のドキュメントで試す。 -RaspberryPi(Raspbian Jessie)用のドキュメント --Step2の参考 ---Step3の参考 ----Step7 make 前にすること -----Step12でサンプルの起動確認 -RaspberryPi独立で行う補足 ・関連研究のサンプルを実験 -VW作成画像が96枚以上になるとエラーが出る --0~95番目の画像を除去して96番めから試してみる→96~110番までなら正しく動作するが、96~145番までだとエラーになる ---原因が分からないがVW作成画像を数枚程度にすれば回避できる ----キーポイントを取得していないミスがあった -感覚的には、学習用データの質が識別精度に大きな影響を与える -20枚程度の学習画像による識別精度を確認する ・メモ 192.168.6.112 RaspberryPiデータのバックアップ  

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