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卒業おめでとう
連絡事項
当初、２月２５日（１１時）集合予定は、予定通り、お集まりください。
ソースコード、研究データを引き取る作業があります．ご苦労様でした。この回で終わるようにしたいと思っています． （パソコンをクリーンにするかは、各自と相談します．Windows 10 のインストールディスクを用意しておきますので、それを各自起動して、クリーンしてもらえれば安心。それ以上の措置は、教員で行う）。
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．
本人の了解の上、（あわせて、人物写真については当該本人了解の上）、一部調整の上、公開している．作者は各資料に明記している．
データベース、センサー、ラスベリーパイ
AIカメラ, 顔識別、個人再識別、ナンバープレート認識、交通流解析、地図と都市交通
ビジュアリゼーション、コンピュータを介した人同士の相乗と協業、３次元コンピュータグラフィックス、Webインタラクション、ゲームエンジン
次の内容で活動しました
顔のランドマーク
頭部の向きの推定
瞳孔の検出
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
※ 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
Dlib で，顔検出，顔のランドマーク検出（68ランドマーク法），表情判定を行ってみる
Google Firebase Storage についての実習
次の資料を全員動かして、Google Firebase Storage 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.
OpenCV でビデオファイルの書き出し
パソコン実習資料: Python + OpenCV でビデオを扱ってみる
Python 環境の新規作成
SkinDetector をパソコンの USB カメラで動かす
資料 DeepGaze を用いて肌色領域の抜き出し を最初から。「付属のサンプルプログラムを動かしてみる」のところは行わなくて良い
ipazc/MTCNN を用いて顔検出を行ってみる
パソコン実習資料: ipazc/MTCNN を用いて顔検出を行ってみる を最初から
スマホカメラを用いた実習の予定
パソコン実習資料: https://www.kkaneko.jp/tools/win/windows_toolchain.html
顔画像に関する実習
https://www.kkaneko.jp/dblab/dlib/index.html
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
SkinDetector を動かす。
パソコン実習資料: DeepGaze を用いて肌色領域の抜き出し
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
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。
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
ディープラーニングによる顔識別 (keras, DeepFce, CGG16 + Siamese を用いるもの）
Windows で chen0040/keras-face を使ってみる
セグメンテーション
dblab/segmentation/keras-deeplab-v3-plus.html
ディープラーニングによる顔識別 (keras, DeepFce, CGG16 + Siamese を用いるもの）
Windows で chen0040/keras-face を使ってみる
プログラミングと情報システム, Python プログラミング演習
Unity の基本操作について（すでに、各自、インストールしている）
その資料: Unity を使ってみる
Python 入門（復習）（思い出すために、各自で読んで、確認しておく）
その資料: 変数，式，関数，クラス，コンストラクタ，クラスの属性アクセス，メソッド，親クラスからの継承 [PDF], [パワーポイント]
顔検出、顔識別システムに関する実習
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
JSON とは
説明資料： JSON とは [パワーポイント], [PDF]
Google Firebase の Cloud FireStore を使ってみる
説明資料： JSON とは [パワーポイント], [PDF]
パソコン実習資料: Google Firebase の Cloud FireStore を使ってみる
tensorflow のインストール
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）
Linux 演習
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
Windows で、人工知能のソフトウエア dlib, Keras, tensorflow のインストール‥
スマート道路に関する話題提供 :
AIカメラ (Raspberry Pi を使用) に関する話題提供 :
その資料: Raspberry Pi でカメラをつなぎ顔検出
緯度経度のデータファイルから、マーカーとイメージポップアップ付きの OpenStreetMap 地図を生成
パソコン実習資料:（金子研）: 緯度経度などのデータファイルから，マーカーとイメージポップアップ付きの OpenStreetMap 地図を生成
パソコン実習資料:（金子研）: その２
Blender の3次元ゲームエンジンを用いて、オブジェクトの表示・非表示
その資料: https://www.kkaneko.jp/dblab/cg/blendervisible.html
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
dlib の付属ツールのビルド作業
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
顔の検出
資料（金子研）: Dlib を使ってみる
アラインメント、顔データの増量、ランドマーク
資料（金子研）: 顔のアラインメント、顔の増量、ランドマーク、顔からの特徴量抽出（dlib 付属のサンプルプログラムを使用）
imglab を使ってみる
資料（金子研）: Windows で Dlib 19.13 同封の imglab を使ってみる
NVIDIA CUDA ツールキットのインストール
資料（金子研）: Windows で NVIDIA CUDA ツールキットのインストール
NVIDIA メンバーシップへの加入（各自）と、NVIDIA cuDNN のインストール
資料（金子研）: Windows で NVIDIA cuDNN のインストール
pycuda を使ってみる
資料（金子研）: Windows で pycuda のインストール
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
cmake のインストール
パソコン実習資料:（金子研）: Windwos で cmake のインストール
Visual Studio Community 2017 C++ と Windows Standalone SDK for Windows 10 のインストール
パソコン実習資料:（金子研）: Windows 10 で Visual Studio Community 2017 C++ と Windows Standalone SDK for Windows 10 のインストール
Dlib のインストール
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
Dlib を使ってみる
パソコン実習資料:（金子研）: Dlib で顔検出を行ってみる，カメラともつなぐ
参考文献 https://www.koen.me/research/pub/vandesande-iccv2011.pdf
OSMBuilding を用いて、OpenStreetMap の福山大学周辺など、いろいろな場所の3次元地図を見てみる
パソコン実習資料:（金子研）: OSMBuilding の例
OpenStreetMap のIDエディタを使って地図を編集
パソコン実習資料:（金子研）: OpenStreetMap のエディタを使って地図を編集
OpenStreetMap のデータをダウンロード
パソコン実習資料:（金子研）: Python の overpy を用いて OpenStreetMap のデータをダウンロード
Panda3d で複数のオブジェクトの配置、衝突判定
その資料: 3次元のゲームエンジン Panda 3d を使ってみる （改定、充実しました）
3次元のゲームエンジン Panda 3d のプログラム作成と実行
その資料: 3次元のゲームエンジン Panda 3d を使ってみる
さまざまなプログラミング言語で使えるテキストエディタ
その資料: Windows で Visual Studio Code のインストール
Visual Studio Code での，Panda 3d プログラム作成と実行
その資料: Visual Studio Code で，Panda 3d プログラムを動かしてみる
3次元のゲームエンジン Panda 3d を使ってみる
その資料: 3次元のゲームエンジン Panda 3d を使ってみる
Panda3d の体験
その資料: 3次元のゲームエンジン Panda 3d を使ってみる
Cocos2d のクラスとオブジェクト
その資料: Cocos2d の概要 [PDF], [パワーポイント]
Lable クラス, Line クラスの属性
その資料: Cocos2d で，オブジェクトの属性を乱数で変化させる
ゲームの例
その資料: Cocos2d で動きのシミュレーション
Python 入門
その資料: 変数，式，関数，クラス，コンストラクタ，クラスの属性アクセス，メソッド，親クラスからの継承 [PDF], [パワーポイント]
Cocos2d のシーン、レイヤ，ゲームの登場物
その資料: Cocos2d の概要 [PDF], [パワーポイント]
その資料: Windows で Cocos2d を使ってみる
乱数、動きのシミュレーション、同じ種類（クラス）のオブジェクトを簡単に増やす
その資料: Cocos2d で，オブジェクトの属性を乱数で変化させる
Cocos2d-x
C++でプログラムを書くことができるゲームエンジンです 学校や自宅で試してみたい！という学生諸君のために資料を作りました
その資料: Windows 10 で Visual Studio Community 2017 C++ と Windows Standalone SDK for Windows 10 のインストール
その資料: Windows で Cocos2d-x のインストール
Android Studio
その資料: Windows で Android Studio 3.1.2 のインストール
Cocos2d を使ってみる
その資料: Cocos2d の概要 [PDF], [パワーポイント]
その資料: Cocos2d のイベント、キーコード、イベントハンドラ、アクション
プログラミング演習
その資料: ゲームエンジン[PDF], [パワーポイント]
pygame (２次元のコンピュータグラフィックス, ２次元ゲームのフレームワーク)
その資料: pygame を使ってみる
Cocos2d の紹介，cocos2d でのキーボード，マウスのイベント
その資料:
※ 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
SQL でテーブルの結合
その資料: https://www.kkaneko.jp/dblab/intro/database3.pptx
リレーショナルデータベースの基本概念
その資料: https://www.kkaneko.jp/cc/db/1.html の後半部分
リレーショナルデータベースの基本概念
その資料: https://www.kkaneko.jp/cc/db/2.html
演習問題
その資料: https://www.kkaneko.jp/cc/db/2.html の末尾にある演習問題を試してみなさい
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: https://www.kkaneko.jp/tools/raspbian/qemu.html
リレーショナル・データベースと SQL の演習
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: https://www.kkaneko.jp/dblab/intro/database1.pptx
2. SQLite3 でテーブルの作成
その資料: https://www.kkaneko.jp/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: https://www.kkaneko.jp/tools/win/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: https://www.kkaneko.jp/cc/db/sqliteman.html
フォントについて
成果物
Tesseract の実習
学習（訓練）に使用するフォントを変えると、Tesseract の文字認識の精度が変わる
Windows での文字認識ソフトウエアの紹介
手順
参考Webページ：
http://doc.openalpr.com/opensource.html
VGG16 を用いた画像識別（画像から、オブジェクトの種類を求める）
パソコン実習資料:
VGG16
LSTM
パソコン実習資料:
ディープラーニング LSTM 法を用いた渋滞予測の「応用してみる」をもう一度（グラフのプロットまでチャレンジ）
https://carnumberplategenerator.firebaseapp.com/
ディープラーニング用語辞書の中の「モデルのコンパイル」、iris データセット」
Keras2 のインストール、動作確認。Keras2に付属の MNIST データセットo
説明資料
「人工知能が自分や、社会とどう関係しているのか」
説明資料
新しい産業革命「人工知能」 [パワーポイント], [PDF]
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＞
人工知能（AI）について
人工知能（AI)が注目される理由・背景知識 [PDFファイル]を作りましたので、ご一読下さい．
人工知能プログラム開発用のツール DeepForge を使って，いくつかの人工知能（AT)を動作させる．
説明資料：https://www.kkaneko.jp/dblab/deeplearning/deepforgetrytouse.html
msys2 と GNU ツールチェーン類 (gcc, g++, gfortran, findutils, openssh, make, gdb, boost 等) のインストール
その資料: https://www.kkaneko.jp/tools/win/msys2.html
Docker Compose のインストール
Docker Compose は Docker コンテナを簡単に扱えるようにするソフトウエア
その資料: https://www.kkaneko.jp/tools/win/dockercompose.html
DeepForge のインストール，インポート，エディタ画面
その資料: https://www.kkaneko.jp/tools/win/deeplearning/deepforge.html
Keras のインストール
その資料: https://www.kkaneko.jp/dblab/dblab/keras/keras2.html
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: https://www.kkaneko.jp/dblab/dblab/improc/opencv.html
Blender のロジックエディタ
その資料: https://www.kkaneko.jp/dblab/cg/blendergame.html
Blender の3次元ゲームエンジンについて。
その資料: https://www.kkaneko.jp/dblab/cg/blendergameengine.html
剛体 (rigid body) の落下や衝突のシミュレーション
パーティクルアニメーション
「パーティクル」と呼ばれるたくさんの粒を使うシミュレーション
Blenderの３次元ゲームエンジン紹介
その資料: https://www.kkaneko.jp/dblab/cg/blendergameengine.html
サービスイメージ：
クリックすると写真が出る https://www.kkaneko.jp/dblab/map/flicker.html
３次元コンピュータグラフィックスのソフトウエア
説明資料： blender の機能紹介 [パワーポイント], [PDF]
画像処理、ビデオ処理の実例
物体認識
https://www.kkaneko.jp/dblab/keras/snowmasaya.html
顔の検出，顔のランドマークの検出，表情の検出
https://www.kkaneko.jp/dblab/dlib/trydlib.html
教師あり学習，ニューラルネットのグラフ表示
https://www.kkaneko.jp/dblab/chainer/intro.pptx
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．
OpenStreetMap の実習
https://www.kkaneko.jp/dblab/map/osm.html
３次元地図システム Cesium 体験
問い合わせ先： 金子邦彦（かねこ くにひこ）
