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2021年度卒業論文配属サポートページ

担当者: 金子邦彦

URL: https://www.kkaneko.jp/a/2021.html

お知らせ

2021 年度の指導方針

金子研究室配属の4年生(皆さんの先輩)2名が,2021年3月に,電子情報通信学会で学会発表した

人工知能を用いた車体やナンバープレートの認識, マスクや眼鏡で部分隠蔽された顔画像の認識(顔画像を使い,人物の称号を行う)についての研究発表です.

就職活動について

大学より,就職関係イベントの案内が行われていると思います.ぜひ,積極的に参加,情報収集を続けてください. 卒論指導教員は,履歴書の書き方などの相談をいつでも受け付けます.

2021年3月2日 15時より Zoom 配信予定(毎週火曜日 15時の予定

Zoom の URL は,開始の数分前ごろまでに,ゼルコバと,電子メールでお知らせするようにします.

卒業研究を進めるとき,進路や自己分析を考えるとき,そして,将来,情報工学のプロとして活躍するときに役立ちます.

卒論サポート(内部向け)

活動記録と活動予定

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卒業研究のための登校については改めて連絡します。

コロナ感染対策のため,学生が登校しての活動は,安全に気をつけながら,必要最低限としています. 卒業研究のための、4月からの活動については、改めて案内します。 学校に来ていただいて活動するかも知れませんし、自宅で、リモート形式で参加していただくことになるかも知れません。

このような状況であっても,みなさんが,安全に,効率よく,最大限学べますように工夫したいと考えています.

Java のプログラミング等の実務体験について

3月に開始できるかもとお知らせしていましたが,諸事情により延期となりました. 改めて,案内いたします.

進路と大学院について

進路については、就職、大学院への進学などがあります。

福山大学にも大学院があります。 大学院はさまざまな専攻があり、その1つに「情報処理工学専攻」があります。

<福山大学大学院の情報処理工学専攻>

金子研究室では、大学院においては、 企業さんとも連携した実製作、学会発表などでの体験や他大学学生との交流も 重視しているなど、有意義な活動ができます。 金子邦彦は,他大学での指導歴を含め,修士学生50名以上、博士学生数名の指導経験があり、指導には自信があります。 楽しく学び成長できる場を与えます。

金子研究室ポリシー

金子研究室では、次のようにポリシーを定めています


研究の進め方についてのアドバイス

運営

・研究室内のパソコン等は、自由利用とします

・集合日は,週に1度(様子を見ながら増やします).案内、情報提供とします.その他の日も、毎日来ていただくのは構いません。

・次を課題、宿題として出したいと考えています.事前準備については,相談します.

中間発表(7月)(ポスター)、学会発表原稿(8月)(原稿1枚)、学会発表(10月)(プレゼン)、卒論(12月)(本文20枚以内程度、概要1枚)、卒論プレゼン(プレゼン)、学会発表(3月)(ポスター)

※ ポスターはポスターを展示すること.プレゼンはパワーポイントで発表し,質問等を受付けること(質問者は学科教員、他大学の先生である)

テーマ候補と活動内容

・テーマは次のものから、各自相談の上選びます。2名でのグループ研究を前提とします。

  1. 写真からの立体再構成

    勉強できること:立体再構成技術、人工知能応用、3次元データベース、ポリゴン、3次元点群

  2. 3次元データベース、3次元計測

    勉強できること:地形、道路、3次元センサー、レーザーレンジファインダー

  3. 顔認識、表情や顔の向きの観測、集団様態分析

    勉強できること:人工知能応用、顔のアラインメント、ビデオの計測

  4. 人体のポーズ、手の指の運動の解析、人数カウント、歩行者の行動の認識、歩行者の安全判定、人流分析

    勉強できること:人工知能応用、添加学習、過学習

  5. ナンバープレート、車の向きの推定、車種推定、車両の挙動(直進、停止、右左折)の認識、逆走認識

    勉強できること:人工知能応用、添加学習、過学習、画像データベース、ナンバープレート認識システム、文字認識

  6. 画像と人工知能応用

    勉強できること:奥行き推定、画像分類、画像のセグメンテーション、物体認識

  7. データベース高速処理

    勉強できること:Python、JSON、センサーデータベース、SQL、CSV ファイル、データベース管理システム

  8. 無線を用いいた車両観測

    勉強できること:Java、センサーデータベース、SQL、データベース処理

  9. 人工知能のマネジメント

    勉強できること:AI、ディープラーニング、TensorFlow, Keras、添加学習、メタパラメータ、ニューラルネットの可視化、データベース

  10. 小型コンピュータとAI カメラ制作

    勉強できること:NVIDIA Jetson、ラズベリーパイ、ディープラーニング、データベース

  11. 日本全国の道路地図システム高速処理

    勉強できること:リレーショナル・データベース、リンク、メッシュ

トピックス

人工知能応用,ディープニューラルネットワーク,データベース応用、データベース高速処理、3次元データベース、ビッグデータ解析 (センサーによる車両や人流の観測と把握)

感染拡大防止の手立て

登校しての活動については,大学から連絡が行われています.

健康状況調査に回答しておいてください

https://forms.office.com/Pages/ResponsePage.aspx?id=Lk_g9n8CrkiRIttUkjqVVSdwRRVzqxhKpzDz0KjzZEZUNENVSTQzUlU4WFgxQlpRRVRIUTlHU0dOTiQlQCN0PWcu

次のようにお願いします.


先輩の卒論: 別ページに載せている.

活動記録

  1. 12/8

    OpenPose: 人体のポーズ,指の形などをコンピュータが読み取る. 様態や人間の意図をコンピュータが判断できる技術の基礎になりえる.

  2. 12/1

    説明資料: Dlib の機能概要 [PDF], [パワーポイント]

    顔検出、顔のアラインメント、顔認識、表情や顔の向きの観測

    認証、人数カウント、人流計測、集団様態分析のベースとなる技術

  3. 11/24

    ガイダンス