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title: 210720_面談本田
tags: [面談]

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###### tags: `面談`
# 210720_面談本田

### 進捗
- root6 色崩れ調査
- ホワイトバランス色補正 比較

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## root6 色補正画像 色崩れ調査
前回，色補正の有無による分類精度を求めたが，色補正した結果が補正なしよりも悪かった．

その原因として，色補正した画像が色崩れしている ことが考えられるため調査した．

- 以下の2つの画像が色崩れが最も大きく見えた


![](https://i.imgur.com/xUy46Wr.png =280x)![](https://i.imgur.com/1rbtdsK.png =280x)

![](https://i.imgur.com/pfIjBGt.png =280x)![](https://i.imgur.com/bSdkq86.png =280x)

### 考察

- **全体的に色が偏る**といった色崩れは発生していなかった

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## 実験1： ホワイトバランス補正 分類結果比較
【データセット】
患者1のブレがない良好な画像 17日分：136枚
・重症度0：3日分 → 24指先画像
・重症度1：14日分 → 112指先画像

評価
・10回の交差検証



#### 色補正無し
|| a | b  |
|--| ----|---- | 
|a| 17    |7    | 
|b| 0    |112    |

（a=重症度0，b=重症度1）

平均スコア : 0.9208791208791209

#### root6色補正
|| a | b  |
|--| ----|---- | 
|a| 11    |13    | 
|b| 0    |112    |

（a=重症度0，b=重症度1）

平均スコア : 0.8554945054945055

#### ホワイトバランス色補正
|| a | b  |
|--| ----|---- | 
|a| 11    |13    | 
|b| 0    |112    |

（a=重症度0，b=重症度1）

平均スコア : 0.8626373626373628


## 実験2 色補正比較
【データセット】
学習
・重症度0：2日分
・重症度1：12日分

テスト
・重症度0：1日分
・重症度1：2日分

#### 色補正なし

|| a | b  |
|--| ----|---- | 
|a| 1    |7    | 
|b| 0    |16    |

（a=重症度0，b=重症度1）
70.8%

#### root6補正

|| a | b  |
|--| ----|---- | 
|a| 0    |8    | 
|b| 6    |10    |

（a=重症度0，b=重症度1）
41.7%

#### ホワイトバランス補正
|| a | b  |
|--| ----|---- | 
|a| 0    |8    | 
|b| 2    |14    |

（a=重症度0，b=重症度1）
58.3%


### 考察

- 色補正を自動化し，ホワイトバランス補正を行った結果と比較した
- root6と同じく，補正なしよりも精度が下がる結果となった
- 実験1では，root6とホワイトバランス補正が似た結果となっていることから，どちらの補正も大きな障害があったとは考えにくい？， 
- 色補正が悪影響を及ぼしているのか，データに合っていないか分からない
- 他の患者（データ数：多，重症度0・1のバランスの良い）で検証し，原因を探りたい

    - 上手く行かない場合，色補正手法の見直し，他論文調査


## 今後の課題
- 他患者で色補正精度検証，
- 原因究明
- 手足症候群の検出に適した特徴量の設計・検証
    - 時系列データ， 赤み， てかり 等をうまく数値化できる方法

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