Vecka 25

Den här veckan har jag börjat implementera på allvar. I början av veckan satte jag upp en utvecklingsmiljö bestående av CMake, Google Testing Framework och Git. Resten av dagarna har jag ägnat åt att implementera den första versionen av standalone-applikationen som jag under projektet tänker referera till som VidiFace. Eftersom jag inte fått tillgång till källkoden för Vidispine-pluginet än så bygger den nuvarande versionen helt och hållet på OpenCV-rutiner. Den nuvarande versionen stödjer ansiktsdetektion med cascade classifier with Haar-like features  och ansiktsigenkänning med Eigenfaces. Systemdesignen är modulär, så det ska vara enkelt att bygga ut systemet med alternativa metoder för detektion eller igenkänning, oberoende av varandra. T. ex. ska jag bygga en igenkännings-modul baserad på Wawo så snart jag får tillgång till källkoden till det existerande Vidispine-pluginet. OpenCV stödjer även några andra igenkänningsalgoritmer som jag tänker inkludera. Jag har skapat ett enkelt testprotokoll med ansiktsvideodatabasen NRC-IIT och ett ad hoc-precisionsmått jag uppfunnit själv. Jag har lärt mig en hel del om OpenCV denna vecka, vilket verkar vara väldigt nyttigt inte bara för ansiktsigenkänningen utan även för allt som har att göra med bild- och videobehandling. Har även lärt mig hur Eigenfaces och den relaterade Fisherface-algoritmen fungerar i lite större teknisk detalj, vilka jag förmodligen kommer ha med i den slutgiltiga analysen. Det känns som att jag gjort en signifikant insats till implementationen av standalone-applikationen med tillhörande modulär design den här veckan, vilket är ett av huvudmålen för denna period. Jag har ytterligare tre veckor på mig att avsluta den fasen, samt att skriva en introduktion till rapporten och de kapitel i rapporten som relaterar direkt till fördjupningsstudien. Nästa vecka tänker jag fortsätta att ägna åt att lägga till fler ansiktsigenkänningstekniker till implementationen. Efter det bör jag ha tillräckligt med material för att avsluta majoriteten av fördjupningsstudien. Dessutom bör exjobbsförslaget vara godkänt av institutionen vid det laget, så jag kan skriva introduktionen utan att behöva göra alltför stora revisioner senare. Jag hade ett kort möte med Petter i tisdags. Allt rullar på just nu, så vi hade inte så mycket att diskutera.

Vecka 24

Nu har jag jobbat i drygt en vecka, och fokus har legat mest på fördjupningsstudien. Jag har läst reviews om face recognition, face recognition i video, face detection och face tracking, samt skrivit sammanfattande texter om var och en av dem. Jag tänkte att de texterna skulle kunna ligga till grund för en introduktion till ämnesområdet i rapporten. Jag har fått en översiktlig bild av ämnesområdet, men jag har inte gått in alltför djupt i någon enskild algoritm. Har gått igenom och implementerat exemplen i en tutorial om face recognition i OpenCV. Jag planerar att adaptera det som ett alternativ till Wawo som FR-motor till Vidispine-applikationen. Har dock inte fått tillgång till källkoden till det existerande pluginet än, men förhoppningsvis borde det inte dröja länge till. Idag skickade jag ett mail till Sebastian Gröhn som arbetade med FR-pluginet till Vidispine tidigare och bad honom om hjälp att få tillgång till källkoden. Utöver det träffade jag Tomas som hastigast i måndags bara för att stämma av om handledningen, men annars har jag arbetat själv hela veckan. Specifikationen är tekniskt sett inte godkänd än, väntar fortfarande på feedback från handledarna innan jag skickar in den till CS, men förutsatt att tidsplanen blir accepterad så ligger jag i fas. Under juni är det meningen att jag ska ägna mig åt att utföra en litteraturstudie om avvägningen mellan precision och prestanda för FR-algoritmer, dokumentera den samt extrahera Vidispine-pluginet till ett standalone-program och skapa en modulär design till det, och det jag gjort under veckan är i linje med det.

Test

Detta är ett testinlägg i min projektdagbok till mitt examensarbete i Teknisk Datavetenskap vid Umeå Universitet. Kan dock lika gärna nämna att jag börjat arbeta med exjobbspecifikationen, samt att jag väntar på att få en introduktion och tillgång till källkoden på Vidispine-projektet. När specen är färdig har jag tänkt inleda min litteraturstudie i ansiktsigenkänning. Jag tänkte att jag kunde dedikera ett kapitel i rapporten till ansiktsigenkänning i allmänhet och kanske ett annat kapitel till den underliggande teoretiska modellen för Wawo som tydligen är facial recognition-motorn som Vidispine utnyttjar. I det kapitlet kan jag diskutera hur den kan manipuleras för att förbättra Vidispine-systemets prestanda och kvalitet, och sedan testa det i praktiken.