課題:実験方法を決め、実験する
/21 実験方法は決めず、ディスプレイに色を表示して魚の様子を観察してみた。色を表示せずとも魚が壁際にいる事が多いので色に反応しているのかわからなかった。
また、実験方法を決めた。赤・青・緑・白の4色を用いて、ディスプレイに
非表示1分 → 色表示15秒 → 非表示1分 → 異なる色を表示15秒 → ・・・
この様子を全色のパターンをカメラで撮影し分析する。
分析方法はディスプレイに近い領域とそうでない領域にどのくらいの割合いたのかを%で表示する。
/22 上記の実験方法で実験してみたが、色を表示・非表示いずれもディスプレイとは反対の領域に90%以上いた。
ディスプレイに表示した色に気づいていない、もしくは反応していないのか判断できなかった。
/23 昨日撮影した動画の自分の目で見て分析を行った。
上記のようにディスプレイとは反対の領域に90%以上いた原因としてディスプレイを怖がっていると考えた。
一瞬ディスプレイに近づく様子も見られたが、すぐに引き返すように戻っていく様子が見て取れた。
これは常に周りの景色が見える状態だった魚に対して、突然周りの景色が見えない黒い壁が存在したら近づかないのではと考えた。
改善案としては水槽のガラスのカメラ側以外は黒いものを貼り付けディスプレイ面と同じ状態にする、もしくは常にディスプレイを設置しておけば魚が慣れるのでは、と考えた。冬休みの間ディスプレイを設置し続けて様子を見てみようと思う。
課題:ファイルを入力して、動作チェック、改善を行う。画面分割を試す。
12/21 : 新たに10個の動画ファイルを入力し、動きの平均値、分散、判定結果などを表にまとめた。試験的に画面を2分割し,それぞれのフローベクトル(動きを表すベクトル)の長さの平均値を計算した。
12/22 : 2分割のプログラムで片側に特徴点が含まれていないとき、エラーを起こしていたので直した。
12/21
Modify the paper.
Learning japanese.
12/22
learning japanese
課題
・実験環境の準備
・位置検出の実験
・中国のプレゼン作成
12/14
・張先生にPSDを固定するための金属を加工していただいた
・LED,PSDの設置、配線、周波数設定
12/15
・光を受光してのPSDからの出力がうまく出なかったので原因を調べた
12/16
・LED2点での位置検出をおこなってみた
・狭いPSDの移動範囲でしか測定できなかったので改善点を考えている
12/17
12/18
課題:機械学習を進める
ワークショップ用の資料作り
12/14 機械学習用の画像を加工してます
12/15 機械学習用の画像を加工してます
12/16 機械学習用の画像を加工してます
12/17 機械学習用の画像を加工してます
12/18
今週の課題
・ワークショッププレゼン作成
・プログラム、回路作成
・ICIAE論文修正
/14 回路作成
/15 プログラム修正中
/16 プログラム修正中 ワークショッププレゼン作成
今週の課題
- ICIAE2016の論文のファイナルを作成
- 修士論文用の研究資料を作成、まとめる
- 修士論文の研究背景部分を作成
-
12/14
2. 今あるサンプル画像と、そのサンプルから検証した結果画像をまとめた
3. アブストの部分と背景部分の冒頭を書いた
12/15
12/16
12/17
12/18
12/19
12/20
今週の目標
・全体ゼミ発表のパワポ作成
・提案型センサノードの作成
/14
・提案型センサノードのプログラミング作成、起動からデータ送信まで完成した。
1.インターンES作成
2.受信強度、通信可能距離の定量的算出
3.物品到着後、提案型の受光回路作成
12/14
インターンES作成
12/15
インターンES作成
光強度分布について学んだ
12/16
インターンES提出
12/17
受信強度、通信可能距離の実験における各パラメータの決定
12/18
光強度分布について学んだ
受信強度、通信可能距離の実験における各パラメータの決定
課題:オプティカルフロー推定の詳しい方法を理解する。分散値を計算するプログラムを実装する。
12/14 : オプティカルフローの計算方法に関する勉強を進めた。
12/15 :オプティカルフローの計算に関連して最小二乗法について復習した。動画の分散値を計算して表示するプログラムを追加した。
12/16 :ヒストグラムの縦横の値を表示する方法,時間の長い動画だとはみ出てしまうという問題の解決方法について模索した。
12/17 :
縦軸の調整:動画の動きの最大値を検出し,それに合わせて縦の縮尺を変更した。
横軸の調整:取得した動画のフレーム数を利用し,ヒストグラムの横幅とウィンドウの幅を一致させた。
12/18 :10個の様々な動画ファイルを入力して,動きの総平均,分散,自分の目で見た判定(動きが大きいか,小さいか),基準値による自動判定を表にまとめた。人間と機械の判定にずれがある動画のデータを参考にして基準値の調整を試みた。