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title: 211005_面談本田
tags: [面談]

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###### tags: `面談`
# 211005_面談本田

### 進捗
- 今後の予定
- 論文調査

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### 今後の予定

- 10月
    - 指先検出手法の調査・実装
    - 指先切り抜き画像の作成試験
- 11月
    - 指先検出の調整
    - 新たな特徴量の設計・実験
        - 重症度0の初日の指先と対象日の指先の「色・テクスチャ」の比較
        - 他．．．
- 12月
    - 新たな特徴量の設計・実験
    - 特徴量選択
- 1月
    - 精度向上
    - 最終調整

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## 指先検出手法の論文調査

### Mask-Pose Cascaded CNN for 2D Hand Pose Estimation From Single Color Image 2018

2次元のRGB画像から手の関節21点を検出する
2つのネットワークを使用．1つ目のネットワークで入力画像の手のマスクを作成し，2つ目のネットワークでマスクから関節の検出を行う

関節の検出性能は，マスク検出を行っていない他の手法と比較して，向上・同等の結果を示した．

マスクは指先に不安定な箇所が見られる
片手を想定している

図：マスクと関節の検出結果例（マスク，関節の検出結果，ヒートマップ）
![](https://i.imgur.com/BKOEunu.png)

    
### SRHandNet: Real-Time 2D Hand Pose Estimation With Simultaneous Region Localization 2020

手の関心領域と手の関節を同時に回帰させ，3次元の関節座標を認識する．
MaskR-CNN，FasterR-CNNで手を検出する例よりも頑健に手の領域検出，関節の認識ができると述べられていた．

図：関節の検出例（BBOX,ヒートマップ，関節の検出結果）
![](https://i.imgur.com/tDZ2kLa.png)


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## 考察
- RGB画像から関節の検出を高い精度で行うことができることが分かった
- 一方で今回調査した中では，セグメンテーションだけに注力したものは見つからず，関節の検出を助けるためにセグメンテーションを行うものがあった．


## 今後の課題
- 論文の追加調査
- 選定，理解・実装



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