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title: 0622 中澤

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# 0622 中澤

各画像のRGBの平均値、中央値、最頻値、分散を計算し
肌の赤みを$L$とした時、
$L = \frac{R×2}{G + B}$

の式より計算を行った

上記の計算を平均値、中央値、最頻値、分散で行い
症状が大きい指の付け根部分と
![](https://i.imgur.com/shlKNea.png)
踵の部分から
![](https://i.imgur.com/HDpwxqi.png)

症状の少ない部分
![](https://i.imgur.com/gWrMjPL.png)

との差分を計算して、

投薬直後のものからどれだけ変化が起きているか調べるために、
画像でいうと2列目以降について、1列目との差分を計算した


それを特徴量としてSupport Vector Machineを用いて交差検証で分類を行ってみた
Accuracyは
第1被験者
48.21%
第2被験者
6.25%
第4被験者
60.42%
第6被験者
53.85%
第10被験者
58.33%

とはなったが、あまり上手くいってるように感じなかったので
赤みを
$L = R×2 - G - B$
にして行ってみた結果
余計悪いAccuracyとなった

原因を考えたが
人によって投薬直後の足裏の赤みの状態というのが大きな差があると感じた


https://hackmd.io/FxS7Jne1RKeFmF2Y9fcfcA
画像一覧


色の補正をしてないので照明条件が結構出てそう

最終的には交差検証で

一緒くたにして計算してうまくいくかどうかを求める意味で学習の識別も行う

同一日の差分ベクトルだけについても調べてもいいと思う