今週の目標
オープンキャンパス準備
研究内容学習
7/20進捗なし
/21オープンキャンパス準備
/22オープンキャンパス準備
/23進捗なし
/24 オープンキャンパス準備
/25
/26
今週の課題
/20 進捗なし
/21 進捗なし
/22 生命体の研究内容調べ
/23 生命体の研究内容調べ
/24 生命体の研究内容調べ
今週の課題
・院試の勉強
/13 電気回路 電子回路
/14 通信工学 制御工学
/15 電子回路 制御工学
/16 信号処理 電気回路
/17 電磁気 論理回路
課題:C++の勉強、openCVを用いた動画像認識について調べる、次回発表の準備
7/20:祝日
7/21:C++の勉強をした
7/22:
7/23:
7/24:
課題:画像処理の基礎を勉強する
就職活動(面接を受ける)を行う
7/20 進捗なし
7/21 中藤先生との面談を行った
7/22 企業研究をした
7/23 企業研究をした
7/24 グループディスカッションを受けた
7/25 試験勉強をした
7/26 進捗なし
形状特徴と可変テンプレートを用いた3次元復元
SIFT、SURF、ORBなど形状特徴を用いたマッチングを補助情報として用いてステレオ画像からの3次元復元を試みる。
ステレオ画像から3次元復元を行う場合、左右の視差を判定するため、各測定点においてマッチングを行う。
ステレオ画像を用いて高精度な3次元復元する場合、テンプレートマッチングが使用される。
テンプレートマッチング(エリアベース特徴マッチング)は、用いるテンプレートサイズを小さくするほどより微細な凹凸を判断することができる。しかし、テンプレートを小さくするとミスマッチを引き起こす可能性は高くなる。
高精度な表面3Dデータを作成するための理想的なシステムは、小さいテンプレートを用いたテンプレートマッチングを行い、ミスマッチが起きた場合のみテンプレートサイズを拡大するシステムである。しかし、ミスマッチが起きたかどうかは現状では人間の目で判断するしかなく、画像の1ピクセルごとに判断することは不可能に近い。
そこで、画像内に存在する物体形状を使った対応付け(形状特徴マッチング)を行い、おおまかな3次元構造を把握し、それを補助情報として用いる手法を提案する。
テンプレートマッチングで得た結果を、形状特徴から算出した値と比較することで、その精度と信頼度を確認することができる。仮に信頼度が低い(エリアベースマッチングがミスマッチを起こしている)と判断された場合は、テンプレートエリアを拡大し、再度テンプレートマッチングを行う。
(概要をメモ書きしています)7/17
1. Finish VISA application
2. Homework or class question
3. Rearrange the research direction
7/6
Nothing progress.
7/7
Nothing progress
7/8
Tuesday's class work finished
7/9
Writing report about homework.
7/10
課題:既存研究やopenCVの使い方について調べる
7/13:休み
7/14:休み
7/15:openCV2.4.10について調べた。
7/16:全体ゼミ発表
(反省点)
・既存のシステムの問題点を出し、その問題を改善するために自分は研究するという流れ
・動きの大きい小さいで動画を分類する理由
・エンドロールの動画を見せることでイメージしやすいようにする
7/17:進捗なし
前回の課題
実験結果の収集と検討。 >> 実験結果を収集した。
課題
実験結果の検討。
/13
複数の結果を比較しての検討を行っています。
/14
実験結果の要因を分析するために有効な方法を調査しています。
/15
進捗はありません。
/16
実験結果の分析と検討をしています。
/17
実験結果の分析と検討をしています。
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