トップページ -> 授業,研究室活動のサポートページ -> 研究室「2018年4月卒論配属」サポートページ
[サイトマップへ]  

研究室「2018年4月卒論配属」サポートページ

担当者: 金子邦彦


金子研究室ポリシー

金子研究室の学生の皆さんには,次のようにお願いします.


活動記録

年間イベント

・ このページの末尾に、卒業研究関係ファイルのへのリンクを置いています


金子研究室の研究分野

企業との教場実験、企業主催研修会への参加、学会発表(旅費)、など多数機会あります。大学院進学を考えている人は、いろいろな先生、先輩の意見を聞いてみてください


今後の予定

月曜、金曜は午前中にしたい(金子が3時限授業)、水曜は13時。


資料

  • 12月12日(水曜日) 13:00
    1. 肌色についての実験、実習

      次のパソコン実習資料の 「ビデオファイルを使って試す」の部分をすべて試しなさい、 顔の写ったビデオファイル(以前各自が撮影したものを全員で共有する)で分析してください。何らかの有益な結果を得ることを目標に。

      パソコン実習資料: Python + OpenCV でビデオを扱ってみる

      ※ その後、「Python + OpenCV で顔検出 」と組み合わせて動くように書き換えて、動作試験の後、メール提出しなさい

      ※ 表情判定については、次の資料を参考にしてください。カメラにうつった顔の表情のリアルタイムについての実習も書いています (今日は、表情判定についての実習は行いません)

      Dlib で,顔検出,顔のランドマーク検知(68ランドマーク法),表情判定を行ってみる

    2. Firebase のストレージについての実習

      次の資料を全員動かして、Firebase のストレージに慣れてください。ファイルのアップロード、ダウンロードです. 全員動いたかを知りたい です

      パソコン実習資料: Google Firebase Storage を使ってみる

  • 12月10日(月曜日) 14:30 に集合

    研究室に集合、研究室で個人活動、グループ活動

  • 12月7日(金曜日) 11:00

    研究室に集合、研究室で個人活動、グループ活動

  • 12月6日 12:30 に集合

  • 12月5日(水曜日) 13:00

    各自プレゼン(パワーポイント)

    OpenCV でビデオファイルの書き出し

    カラー画像の場合は

    out = cv2.VideoWriter('C:/image/output.avi', fourcc, 20.0, (640, 480), True)
    

    のように

    パソコン実習資料: Python + OpenCV でビデオを扱ってみる

  • 12月3日(月曜日) 11:00

    個人活動の日とします。各自、研究室での活動は、毎日行うことができます。

  • 11月30日 金曜日11時:実験結果まとめ、学会発表原稿書き、プレゼン実習

    次の課題を4名で。

  • 11月28日 水曜日13時

  • 11月26日 月曜日14時30分

    パソコン実習資料: https://www.kunihikokaneko.com/a/ai.html

  • 11月22日 木曜日15時

    パソコン実習資料: https://www.kunihikokaneko.com/a/ai.html

  • 11月21日 水曜日13時

    スマホカメラを用いた実習の予定

    1. パソコン作業(各自) 「activate keras」を行った後、次の資料の「10. imutils, face_recognition, mtcnn のインストール」と「12. Dlib, msgpackのインストール」をもう一度実施

      パソコン実習資料: https://www.kunihikokaneko.com/dblab/toolchain/kerasopencv.html

    2. 顔画像に関する実習

      各自、次のWebページに載っている資料のうち、2つ程度を選び、各自、実習(復習を兼ねる)をお願い

      https://www.kunihikokaneko.com/dblab/dlib/index.html

    3. サンプルビデオファイルを使う

      各自、次のWebページに載っている資料の「sample1.mp4を表示するプログラム」を使って OpenCV に慣れてください(他の部分は行わなくてよいです)

      SkinDetector をビデオファイルで動かす

      パソコン実習資料: DeepGaze を用いて肌色領域の抜き出し の sample1.mp4 を使っているところ

      実際の動作画面

    4. 実験用ビデオファイルの収集

      今月末までに必要ですので、ビデオを20個(各自のスマホで、自分の顔を自撮りした動画。日付を変えていること)を準備するように計画ください

  • 11月19日 月曜日11時

    11/14 に使った顔写真のデータまだありますか(YouTube から切り取った方)(11/16 の方ではありません)。

    SkinDetector を動かす。YouTube ビデオ等で集めた数十枚の写真を使い「どういう場合にうまくいかないか」のデータを集めてはどうでしょうか

    パソコン実習資料: DeepGaze を用いて肌色領域の抜き出し

    実際の動作画面

    DeepGaze を用いた肌色領域の抽出

    パソコン実習資料: DeepGaze を用いて肌色領域の抜き出し

    実際の動作画面

  • 11月16日 金曜日11時

    パソコン実習資料:「顔検出、顔識別の機能(Python の ageitgey/face_recognition パッケージ)を使ってみる」を使う。 いままで集めた顔画像を使う。 うまく行かない例(本人だとわからない場合、別人を本人だと思う場合)を探す。

  • 11/14 (水曜日)13:00-

    パソコン実習資料: マイクロソフトcoco のデータとモデルを使ってみる

    実際の動作画面

  • 11/12(月曜日) 11:00-

    パワーポイントファイル集め。資料「マイクロソフトcoco のデータとモデルを使ってみる 」のトライアル

  • 11/9(金曜日) 11:00-

    次のようにお願い

    1.「実験計画についてパワーポイント1枚で書いてください」を互いに画面で見せあって、他の人によい影響を与える

    2.準備作業で足りていないこと、間に合っていないことがあれば、書いておいてください

    パワーポイントのファイルは、来週月曜日に集めます

  • 11/8(木曜日) 13:00-

    次のようにお願い

    13:00-14:00 各自への宿題

    実験計画についてパワーポイント1枚で書いてください。各自。(使用するデータ。何を確認したか。どのようなプログラムを使うか。他の学生に何を手伝ってもらうか)

    14:00 過ぎ頃 2階の研究室にいてください。リム福山まで引率します

  • 11/5(月曜日) 11:00-

    今日はコンプライアンス教育を実施します。確認テスト付き

  • 11/2(金曜日) 11:00-

    前回の続き

  • 10/11 13:00 スタート

    Windows で、Pythonプログラミング、人工知能(Keras, TensorFlow)、顔解析(DLib), 画像解析ができる環境を整える

    ※ いずれ、Raspberry Pi も使いますが、Windows には Windows の良さがあります。みなさんに前回行ってもらった「Raspberry Pi」の方は、みなさんに手伝ってもらって、Webページは、いったん完成できました

    今日、各自の Windows パソコンを、全員同じ環境にしてもらう、のが、鍵です。今回は、それほど長時間にはならない予定(なので、次回は、成功したかを聞く程度です)

    パソコン実習資料:(金子研): Windows で、データベース,人工知能,ビジュアライゼーション関係の種々のソフトウエアをインストール(Chocolatey を利用)

  • 10/9 13:00 スタート

    Linux 演習(前回の続き)

    Linux で、Keras, TenforFlow, Dlib, その他画像処理環境を整える手順。

    パソコン実習資料:(金子研): Raspberry Pi で Keras, TenforFlow, Dlib, その他画像処理環境を整える

  • 10/4 13:00 スタート

    各自の個人ワーク

    1. 以前準備した仮想マシン Raspberry Pi Desktop を起動

    2. この仮想マシンで、Webブラウザと端末を開く

      左上のボタンで簡単に起動できます

  • 10/1

  • 卒論中間発表 (2018年10月1日時点のバージョン)

  • 9/27

    Windows で、人工知能のソフトウエア dlib, Keras, tensorflow のインストール‥

    人工知能のグループは、これらのソフトを使う.Linux や Raspberry Pi でのこれらのインストールについては、別の日に行うことにしたい.

  • 9/25

    9/25, 9/27 は同一作業

  • 9/20

  • 7/2 (月曜日) 13時

    folium の実習

    パソコン実習資料:(金子研): マーカー付きの OpenStreetMap 地図(Python + leaflet.js + folium を使用)

    パソコン実習資料:(金子研): マーカーとイメージポップアップ付きの OpenStreetMap 地図(Python + leaflet.js + folium を使用)

    使用するデータ: photo-2017-12-03

  • 6/28 (木曜日) 13時

  • 6/25 (月曜日) 14時

    14時開始にしています

  • dlib を NVIDIA cuDNN 対応にする作業

    パソコン実習資料:(金子研): Windows で Dlib 19.13 のビルドとインストールが終わっている

    ※ 自宅などで Cocos2d を練習したい人のために、次の資料にインストール手順も書いています。一定の条件下で無料で使えるソフトウエアです

    その資料: Windows で Cocos2d のインストール

  • 5/10 (木曜日) 13時
    1. SQL でテーブルの結合

      その資料: http://www.kunihikokaneko.com/dblab/intro/database3.pptx

    2. リレーショナルデータベースの基本概念

      その資料: http://www.kunihikokaneko.com/cc/db/1.html の後半部分

    3. リレーショナルデータベースの基本概念

      その資料: http://www.kunihikokaneko.com/cc/db/2.html

    4. (余裕のある人への個人ワーク)演習問題

      その資料: http://www.kunihikokaneko.com/cc/db/2.html の末尾にある演習問題を試してみなさい

    5. (余裕のある人への個人ワーク)Windows の上で Linux システムを動かしてみる

      「エミュレータ」,「Linux の起動」,「Linuxシステムへのログイン」を学ぶ.Linux としては Raspbian を使う.

      その資料: http://www.kunihikokaneko.com/dblab/raspbian/qemu.html

  • 5/7 (月曜日) 13時

    リレーショナル・データベースと SQL の演習回です

    1. SQLite3 のデータベース新規作成,テーブル定義,テーブルの削除

    その資料: http://www.kunihikokaneko.com/dblab/intro/database1.pptx

    2. SQLite3 でテーブルの作成

    その資料: http://www.kunihikokaneko.com/dblab/intro000/database2.pptx

    3. SQLiteman のインストール.データベースの新規作成.テーブル定義.

    その資料: http://www.kunihikokaneko.com/dblab/toolchain/sqliteman.html

    4.(余裕のある人への個人ワーク)SQLの機能体験

    その資料: http://www.kunihikokaneko.com/cc/db/sqliteman.html

  • 4/26 (木曜日) 13時
  • 4/23 (月曜日) 13時

    成果物

    ※ 1.svg, 2.svg を InkScape で開き、 SVG フォントエディタで見たとき、「新規」を押して再表示させないと、うまく表示できません。

  • 4/19 (木曜日) 13時

    宿題 画像を手分けして集めるまで.

    札幌 
    函館 
    旭川 
    室蘭 
    釧路 
    帯広 
    北見 
    青森 
    八戸 
    岩手 
    盛岡 
    平泉 
    宮城 
    仙台 
    秋田 
    山形 
    庄内 
    福島 
    会津 
    郡山 
    いわき 
    水戸 
    土浦 
    つくば
    宇都宮 
    那須 
    とちぎ 
    群馬 
    前橋 
    高崎 
    大宮 
    川口 
    所沢 
    川越 
    熊谷 
    春日部 
    越谷 
    千葉 
    成田 
    習志野 
    袖ヶ浦 
    野田 
    柏 
    品川  
    世田谷 
    練馬 
    杉並 
    足立 
    八王子 
    多摩 
    横浜 
    川崎 
    湘南 
    相模 
    山梨 
    富士山 
    新潟 
    長岡 
    長野 
    松本 
    諏訪 
    富山 
    石川 
    金沢 
    福井 
    岐阜 
    飛騨 
    静岡 
    浜松 
    沼津 
    伊豆 
    富士山 
    名古屋 
    豊橋 
    三河 
    岡崎 
    豊田 
    尾張小牧 
    一宮 
    春日井 
    三重 
    鈴鹿 
    滋賀 
    京都 
    大阪 
    なにわ 
    和泉 
    堺 
    奈良 
    和歌山 
    神戸 
    姫路 
    鳥取 
    島根 
    岡山 
    倉敷 
    広島 
    福山 
    山口 
    下関 
    徳島 
    香川 
    愛媛 
    高知 
    福岡 
    北九州 
    久留米 
    筑豊 
    佐賀 
    長崎 
    佐世保 
    熊本 
    大分 
    宮崎 
    鹿児島
    奄美 
    沖縄 
    

  • 2/19 13:00-

    米国内の車両のナンバープレート読み取りソフトウエア OpenALPR をダウンロードし、インストール。さらに、Youtube を使って、車のナンバープレート(米国内の車両のナンバープレートの画像)の画像を集め、ナンバープレートを読み取ってみる

    今日のスキル

    提出物

    車のナンバープレート(米国内の車両のナンバープレートの画像)の画像 100 枚以上。ファイル名は 001.png 002.png 003.png のように

    認識できたが不正解になるような画像のリストアップ

    以上、本日中に提出(みなで終了時間を決め、その時間で終わるように計画する)。

    手順

    1. https://github.com/openalpr/openalpr/releases
    2. openalpr-2.3.0-win-64bit.zip をダウンロード、展開(解凍)
    3. 車のナンバープレート(米国内の車両のナンバープレートの画像)の画像 100 枚以上を手分けして集める

      YouTube の検索で 「license plate」,「plate」、「car」,「america」、「us」、「united states」のようなキーワードを使ってみてください。 「ナンバープレート」の英訳は「license plate」

      「50 US STATE PLATES SLIDESHOW」という Youtube ビデオもあります

    4. ファイル名は001.png 002.png 003.png のように付け替える(4人でてわけして、だぶらないように)
    5. コマンドプロンプトで
      cd <openalpr-2.3.0-win-64bit.zip を展開(解凍)したディレクトリ>
      alpr -c us <画像ファイル名>
      
    6. うまく認識できない場合: 「No license plate found.」と表示される。

      認識できた場合: 


      元画像 (https://www.youtube.com/watch?v=n7YpGfnTqoY)

      認識結果

      一番上に表示されているナンバープレート(上の図では「WMY9051」)が、元の画像を見て、正解か、不正解かを確かめる。 不正解の場合には「画像ファイル名」と「正解が何か」と「一番上に何が表示されたか」の3点セットを記録する。(終わったら提出)

  • 2/15

    ディープラーニング研究環境のセットアップ(パソコン類、LAN類)

  • 2/13

    研究環境のセットアップ(パソコン類、LAN類)

  • 1/24

    Python + OpenCV で前景分離,ステレオマッチング,点や線の描画

    その資料: http://www.kunihikokaneko.com/dblab/dblab/improc/opencv.html

  • 1/17

    Blender のロジックエディタ

    その資料: http://www.kunihikokaneko.com/dblab/cg/blendergame.html

  • 1/10

    Blender の3次元ゲームエンジンについて。

    その資料: http://www.kunihikokaneko.com/dblab/cg/blendergameengine.html

  • 12/20

    福山大学建物データベースの作成(野外でのデータ取得) ー> 活用しています。ありがとう。

  • 12/13 (水曜日)

    学内実習

    大学にあるビル(「1号館」、「2号館」、・・・に限定。「倉庫」、「ゴミ捨て場」、「ビニールハウス」、「野球場脇の休憩所」、「仮設トイレ」などは除外する)

    福山大学3次元地図制作を助けてください。

    1. それぞれの建物について「建物の階数」、「屋根の形」、「渡り廊下のあるような建物、はその外観も」、「建物の色」の取材 たのみます
    2. 人物が写り込まないこと
    3. 車両が写り込まないこと
    4. スマートフォンのカメラを使うことが望ましい. 撮影のとき、EXIF をオンにしておいてもらえる、とてもうれしい。
    5. 余裕があれば、Flicker に登録し、「世界には公開しないような形式」でし、撮影した写真すべてを投稿してみなさい そして、 Flicker 出来上がりのスクリーンショットを撮ってください。
    6. (次回にでも)撮影した画像ファイルとスクリーンショット、金子教授に提出(ありがとう)。Webページで紹介する可能性があるので了承してください。

    習得されるスキルセット: スマホの画像には EXIF 情報が付いている.画像を整理する(建物の名前)をつけるひと手間に慣れる。地図サービス Flicker を理解する

    サービスイメージ:

    クリックすると写真が出る http://www.kunihikokaneko.com/dblab/map/flicker.html

    Blender でテクスチャマッピングし、リアリティを向上

  • 12/6  見学会

  • 11/29 (水曜日)

    マテリアル、テクスチャマッピング

  • 11/15 (水曜日)

    3次元コンピュータグラフィックスのソフトウエア

  • 11/1 (水曜日)

    画像処理、ビデオ処理の実例

    キーワード: OpenCV, cv2.CascadeClassifier, cv2.VideoCapture, Python, 顔検出, カスケード分類器, Haar

  • (報告) 10/27 (金曜日)

    4年生には14時ごろ集合と言っています.学園祭準備と避難訓練のセット(14時50分ごろに誘導します)です. (来年は招集したいので、心の準備をお願いします.成績とは無関係の課外活動です。楽しさを追求します).

  • 10/25

    物体認識

    http://www.kunihikokaneko.com/dblab/keras/snowmasaya.html

    顔の検知,顔のランドマークの検知,表情の検知

    http://www.kunihikokaneko.com/dblab/dlib/trydlib.html

    教師あり学習,ニューラルネットのグラフ表示

    http://www.kunihikokaneko.com/dblab/chainer/intro.pptx

  • 10/18: TenforFlow でできること

    限定的な情報(スケッチ,赤緑青の塗り絵)から,実景に近い画像(猫,建物など)を合成すること,あるいは,種類を判別すること.

  • 10/11: OpenStreetMap の実習

    自分の実家の周囲(あるいは,好きなところどこでも)

  • 10/4: 3次元地図システム Cesium 体験

    研究室の運営方針(10分)、「誰をどうハッピーにさせるか」が各自の課題。最新技術はセミナーで教える。学会発表のチャンスもある

    3次元地図システム Cesium でできること。地形(起伏)、3次元オブジェクト、フォトグラメトリ http://www.kunihikokaneko.com/dblab/3dmap/cesium.html

  • 9/27: サブテーマ説明「3次元地図データベース」(資料を使用)

    テーマの概要説明(15分)、実習なし


    卒業研究サブテーマ(案) (2018/5/30)を示しました

    2017年度卒論製の成果物は次の通り


    問い合わせ先: 金子邦彦(かねこ くにひこ)