爪色の変化によるものの重さの推定

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March 09, 23

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明治大学 総合数理学部 先端メディアサイエンス学科 中村聡史研究室

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各ページのテキスト
1.

!"!#$%$!& '()*+ ⽖⾊の変化によるものの重さの推定 B4 松⽥さゆり

2.

研究背景 ⽇常⽣活においてものの重さや量をはかることはよくある 例:料理 2

3.

料理に関するアンケート調査 72%が材料の計量を⾯倒と感じている • • • 余計な洗い物が増える ⼿間がかかる いちいち道具を⽤意することが⾯倒 3

4.

料理に関するアンケート調査 72%が材料の計量を⾯倒と感じている • • • 余計な洗い物が増える ⼿間がかかる いちいち道具を⽤意することが⾯倒 そもそも道具を持ち合わせていないことも 4

5.

料理に関するアンケート調査 72%が材料の計量を⾯倒と感じている • • • 余計な洗い物が増える ⼿間がかかる いちいち道具を⽤意することが⾯倒 そもそも道具を持ち合わせていないことも !"#$%&'( 5

6.

問題 ⼈間の⽬分量は正確ではない 6

7.

⽬的 はかりなしで ものの重さをはかりたい 7

8.

提案⼿法 ⽖⾊の変化で重さを推定する 8

9.

関連研究 ⽖の⾊から、⽖が押している⼒の⼤きさと⽅向を推定 [Mamenoら 2014] !" !" !" !" 10

10.

仮説 持っているものが重くなるほど、⽩い部分が増える さらに、⾚い部分はより⾚くなり、⾊変化がはっきりする。 11

11.

予備検討(持ち⽅) つまみ持ち ⽖⾊は、⽖の先端から変化する[迫⽥] 最も⽖⾊が変化しやすい 横持ち 逆さ持ち 12

12.

予備検討(持ち⽅) つまみ持ち ⽖⾊は、⽖の先端から変化する[迫⽥] 最も⽖⾊が変化しやすい 横持ち 逆さ持ち つまみ持ちを採⽤ 13

13.

予備検討(抽出⽅法) 四⾓形認識 Vが170以下 抽出精度が⾼い ⽖の先まで抽出がしやすい 14

14.

実験 0gから500gまで50g区切りに⽔を⼊れたペットボトル ⼀本あたり5枚ずつ撮影 ⼤学⽣17名 合計935枚 15

15.

結果(RGB) 0gを持った時との差分 100 ←根元 150 200 250 300 ⽖の根元からの距離(px) 350 400 先端→ 16

16.

結果(RGB) 0gを持った時との差分 100 ←根元 150 200 250 300 ⽖の根元からの距離(px) 350 400 先端→ 17

17.

結果(RGB) 0gを持った時との差分 100 ←根元 150 200 250 300 ⽖の根元からの距離(px) 350 400 先端→ 18

18.

結果(RGB) 0gを持った時との差分 100 ←根元 150 200 250 300 ⽖の根元からの距離(px) 350 400 先端→ 19

19.

最⼤値(RGB) G B 250px-350px内での最⼤値 250px-350px内での最⼤値 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500 持っている重さ(g) 持っている重さ(g) HSVのH、Sでも同じような傾向が⾒られた 20

20.

機械学習 G 特徴量 • 最⼤値 • 最⼩値 • 平均値 • 変化量 • 傾き 23

21.

機械学習 線形回帰分析 ・全員平均 左⽖ 右⽖ 平均⼆乗偏差 104.92 g 106.76g 決定係数 0.21 0.45 ・最も精度が良かった人 左⽖ 右⽖ 平均⼆乗偏差 50.59 g 26.96 g 決定係数 0.89 0.97 24

22.

考察 • 重いものを持つと ⽩⾊に近づく、先端にかけて急な⾊変化に • 推定率が低い、変化のしやすさには個⼈差がある ⼈による抽出部分のずれ 学習データ枚数の量 25

23.

追実験 学習データを増やした ⼀本につき80枚の画像を撮影 合計1760枚 平均⼆乗偏差 約20枚で 精度が安定する傾向 学習データ枚数 26

24.

今後 学習データ枚数を増やし、個⼈に応じた分析⽅法に 他の持ち⽅の検討 計量対象の検討 27

25.

まとめ 背景:⼈間の⽬分量は正しくない ⽬的:道具なしでものの重さを測れるようにしたい ⼿法:⽖の⾊の変化を利⽤ 画像処理 仮説:重いものを持つと⽩くなる、⾊変化が⼤きくなる 実験:50gごと持って撮影、機械学習 結果:約100gの誤差 考察:重いものを持つと⽩⾊に近づく傾向 28