[遠距上班日報]20210607上班

 今日預計任務：

• 桃療期中報告撰寫（50%，預計AI-DVT收完案後完成）
•  ABC-ML
  •  寫結果之第三段&第四段之初稿
•  義大計畫第三次會議紀錄（繳交期限6/11）
•  預購筆電清單（80%）
•  義大計畫之主題（20%）
•  中風AI之後之資料處理：
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•   確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，今日無進度）
•  安排WJS之Python課程
  • 課程內容
  •  6/5：完成
  •  6/12：已通知上課，預計教檔案之讀寫及類別

[電腦相關]COMPUTEX TAIPEI

從年初開始，我嘗試組適合跑AI分析的電腦，也組了不同CPU廠牌的電腦並進行一些測試 當然，5/31開始的台北國際電腦展覽會 (COMPUTEX TAIPEI) 我也依然很有興趣。

自從最近大家都說AMD的CPU性能很好之後，我就很好奇他是否可以用在AI分析，之前做功課的時候，大部分的討論結果都是如果要使用資料分析的話，穩定一點的還是建議使用intel平台。

直至最近，LINUX的發明者似乎將伺服器的硬體轉移到AMD的CPU，因此，我很期待AMD在AI分析上能有怎麼樣發展。

附上本次COMPUTEX TAIPEI開場之影片。

今天雖然就將它當作背景音樂撥放，但是果然還是有些英文聽不太懂，反而是專有名詞比較能夠在沒有字幕的情況下聽懂。

[遠距上班日報]20210604下班

今日任務及進度回報：

• 桃療期中報告撰寫（50%，預計AI-DVT收完案後完成）
•  ABC-ML
  •  確認分析結果（處理資料中，將6-month 之資料匯入，這部分需要重寫（因資料格式不同，無法以相同之code匯入），之後分析的部分可使用原本之code）
  •  寫結果之第一段&第二段之初稿（第一段為納入之樣本數，第二段為最後確認之ABC-ML為幾題之版本，數字的部分都先標註，資料分析結束後抽換數字，預計還要修改部分文字）
•  義大計畫第三次會議紀錄（繳交期限6/11，與ABC-ML稿件一起撰寫，但這邊寫中文部分，今日完成2段）
•  預購筆電清單（已列完AI收案之電腦，預計6/5可完成）
•  義大計畫之主題（今日無進度）
•  中風AI之後之資料處理：（今日無進度）
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•   確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，今日無進度）
•  安排WJS之Python課程
  • 課程內容
    •  6/5：80%
    •  6/12：尚未安排內容

[遠距上班日報]20210604上班

 今日預計任務：

• 桃療期中報告撰寫（50%，預計AI-DVT收完案後完成）
•  ABC-ML確認分析結果及分析反應性（50%，擬今日寫結果之第一段&第二段）
•  義大計畫第三次會議紀錄（繳交期限6/11，本日確認撰寫內容為資料分析之架構說明）
•  預購筆電清單（已有清單，待列成文件）
•  義大計畫之主題（今日詢問學長之經驗）
•  中風AI之後之資料處理：
  •   以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  •  以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  •  切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  •  確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法，預計6/2後進行）
  •  判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•   確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，預計6/2後開始）
•  安排WJS之Python課程
  • 課程內容
    •  6/5：40%
    •  6/12：尚未安排內容

[遠距上班日報]20210603下班

今日任務及進度回報：

• 桃療期中報告撰寫（50%，預計AI-DVT收完案後完成）
• 台大IRB行政審查回覆
• 桃療IRB補件
• ABC-ML確認分析結果及分析反應性（50%，本日尚未撰寫段落，擬晚上或明日寫結果之第一段&第二段）
• 義大計畫第三次會議紀錄（繳交期限6/11，本日確認撰寫內容為資料分析之架構說明）
• 預購筆電清單（已有清單，待列成文件）
• 義大計畫之主題（今日詢問學長之經驗）
• 中風AI之後之資料處理：
  •  以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  • 查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  • 以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  • 切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  • 確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法，預計6/2後進行）
  • 判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，預計6/2後開始）
• 安排WJS之Python課程
  • 課程內容
    •  6/5：20%
    •  6/12：尚未安排內容容

[遠距上班日報]20210603上班

 今日預計任務：

• 桃療期中報告撰寫
• 台大IRB行政審查回覆
• 中風AI之後之資料處理：
  •  以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  • 查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  • 以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  • 切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  • 確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法，預計6/2後進行）
  • 判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，預計6/2後開始）
• ABC-ML重新審視是否需要重跑分析及撰寫稿件之修改（每日一段，最晚每二日一段）
  • 確認分析結果及分析反應性
  • 撰寫初步結果（日寫一段）
• 安排WJS之Python課程
  • 課程內容
    •  6/5：備課中
    •  6/12：尚未安排內容

[紀錄]中風AI分析後續處理20210602

中風AI分析分離各題動作影片之目的：

1. 28個動作分開，為未來訓練模型及縮減題目做準備
   • 剪輯方法有二：
     1. 拍攝影片時，每個動作皆重新啟動程式，達成手動剪輯
        • 優點：可於拍攝時即完成影片之預處理，以減少後續處理之人力、時間成本。
        • 缺點：
          1. 僅可執行每個題目之切割，若要將題目內各單一步驟之動作切割，實行起來較為困難
          2. 題目與題目間拍攝的內容包含「示範」、「健側練習」、「患側練習」、「患側正式測驗1」、「患側正式測驗2」，實際操作時無法達成將各階段之影片分離出來，仍需要透過後續之影片處理以達成將各階段之影片分開
          3. 重啟程式需要時間讓影片存入，且若重啟時間太短，可能造成影片存取失敗，造成影像流失
          4. 重啟需要時間等待，若將各階段皆要中斷，勢必會增加施測時間，可能會增加受測者之負擔（記憶力不佳、時間難以配合等...）
     2. 一鏡到底，之後進行後續影片之裁減。
        • 優點：較省時，且可避免重啟時遇到之技術層面之問題。
        • 缺點：
          1. 需承擔一鏡到底之風險
          2. 後續處理可能耗費大量人力、時間成本

※ 考量到上述之目的，我認為動作的部分可不需要處理至單一步驟，但是受測者進行各階段之動作時仍需要分離出來。因此，即使於收案期間切割影片，後續仍需要將各階段之片段分離出來。 

※ 可於拍攝期間於各階段插入字卡或黑頻，以利之後自動化剪輯使用。

自動化剪輯影片片段之處理方式（構想）：

1. 以固定的畫面作為判斷標準
   • 可安插於各動作階段，但是難以安插於題目內之單一步驟動作
2. 以Openpose之關節標記點作為判斷標準
   • 影片畫面並非標準化，且因設置於患側邊，需要分別撰寫不同患側邊之對應之參數。
   • 上次進行初步分析時，尚未進行Hand之分析，所以尚未確認Hand的標註品質，需要確認
   • 動作改變幅度太小，若要使用程式語言之判斷式實現，則判斷之參數可能要有顯著的差異。

[遠距上班日報]20210602下班

今日任務及進度回報：

• 桃療期中報告撰寫
• 中風AI之後之資料處理：
  •  以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  設計excel表之填寫格式（執行人員：PCL）
  • 撰寫excel表填寫之SOP及對照表（執行人員：PCL）
  • 明日與老師確認欲給YTC執行之任務，確認後發包給YTC（暫緩，確認各階段之必要性後再處理，與學長討論後，將欲執行的任務之目的整理於另一篇blog）
  • 查找影片處理之相關技術如何實現（執行人員：PCL，搜尋是否有其他人有相關經驗）
  • 以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  • 切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  • 確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法，預計6/2後進行）
  • 判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，預計6/2後開始）
• ABC-ML重新審視是否需要重跑分析及撰寫稿件之修改（每日一段，最晚每二日一段）
  • 6/2進度：依據上次討論結果及Lynn給之建議進行修改
  • 確認分析結果及分析反應性
  • 撰寫初步結果
• 安排WJS之Python課程
  • 課程內容
    •  6/5：備課中
    •  6/12：尚未安排內容

[遠距上班日報]20210602上班

 今日預計任務：

• 桃療期中報告撰寫
• 中風AI之後之資料處理：
  •  以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  設計excel表之填寫格式（執行人員：PCL，預計6/2完成）
  • 撰寫excel表填寫之SOP及對照表（執行人員：PCL，預計6/2完成）
  • 明日與老師確認欲給YTC執行之任務，確認後發包給YTC
  • 以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  • 切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  • 確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法，預計6/2後進行）
  • 判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，預計6/2後開始）
• ABC-ML重新審視是否需要重跑分析及撰寫稿件之修改
  • 確認分析結果及分析反應性
  • 撰寫初步結果
• 安排WJS之Python課程
  • 課程內容
    •  6/5：備課中
    •  6/12：尚未安排內容

[遠距上班日報]20210601下班

今日任務及進度回報：

• 桃療期中報告撰寫
• 中風AI之後之資料處理討論：（本日與學長討論）
  • 討論紀錄詳見其他2篇blog
• 中風AI之後之資料處理：
  •  以一小段影片測試影片畫面切割及流程順序是否影響影片品質（執行人員：PCL，預計6/2開始執行）。
  •  設計excel表之填寫格式（執行人員：PCL，預計6/2上班前完成）
  • 撰寫excel表填寫之SOP及對照表（執行人員：PCL，預計6/2上班前完成）
  • 明日與老師確認欲給YTC執行之任務，確認後發包給YTC
  • 以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
  • 切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
  • 確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法，預計6/2後進行）
  • 判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
•  確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間，預計6/2後開始）
• ABC-ML重新審視是否需要重跑分析及撰寫稿件之修改
  • 確認各階段流程
  • 確認分析結果及分析反應性
  • 撰寫初步結果
  • 修改本日寫作課之問題後，英文給Lynn批改及討論
• 安排WJS之Python課程
  • 通知WJS6/5開始授課，並請他確認期末考試是否會影響到課程
  • 課程內容
    •  6/5：備課中
    •  6/12：尚未安排內容

[AI分析]後續任務分工表

1. 中風AI之後之資料處理：
   1. 將原本之影片畫面自中間對分，分別儲存成不同檔案（改變畫面大小）（執行人員：PCL）。
      • 先以一段影片測試兩種方法的差異
   2. 各向度之子題目分別分割成不同影片（將原本1小時左右支影片切成各個小片段，每個片段約30~120秒）。（標記跟先寫code可以同時並行）
      1. 設計excel表之填寫格式（執行人員：PCL，預計6/2上班前完成）
      2. 撰寫excel表填寫之SOP及對照表（執行人員：PCL，預計6/2上班前完成）
      3. 使用excel檔案寫下每個動作的起始與結束時間（執行人員：YTC，需要預估任務花費時間）。
         • 每個向度的各個小題皆有可能包含1個以上之動作，需注意標記的時間點為每個動作的起始與結束時間，而非每小題之起始及結束時間。因此，剪輯結束後應有超過28題之動作。
         • 每個動作皆需要紀錄分跟秒，分別列於不同之欄位。若該時間點沒有分的欄位，也必須記錄0，不可空白。
         • 各項目請參考coding book。
         • 標註期間可能會發現個案有左右進行相反之問題，應以註解的方式標註個案進行之順序有誤（要再修改規則）。
         • 「示範」、「健側練習」、「患側練習」、「患側正式測驗1」、「患側正式測驗2」分別列於不同之工作表。
         • 若標註期間發現有動作遺漏，則應紀錄 "-9999" ，以區隔遺漏資料與數值 "0" 之差異。
      4. 以程式語言剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：PCL，可先撰寫code，使用現成之檔案測試，預計6/2後進行）。
      5. 切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：PCL，於剪輯影片時完成，設計對應之規則以利自動化，預計6/2後進行）
   3. 自動化分析流程：
      1. Openpose標記關節點。
         • 各影片完成後開始進行分析，可先寫自動讀檔及跑分析之程式。
         • 確認於Python開啟powershell並執行之方法，原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案。（執行人員：PCL，需要查找相關資料及執行方法，預計6/2後進行）
      2. 判斷個案患側，以確認個案於畫面中之位置（執行人員：PCL，可先寫code）
2. 認知AI之資料確認：確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。（執行人員：PCL，要再估算完成任務所需時間）

[討論紀錄]中風AI分析之初步任務內容

本次中風AI分析討論議題：

1. 先切成小片段還是先分割成兩個影片？
   • 先以一段影片測試兩種方法的差異，若無差異，則可先切成小片段後再分割畫面
2. excel的動作大概要分成多細（目前我的想法是每個單一步驟都要分解出來），分類的話，要用每題分類，還是向度分類？
   • 目前以每個單一步驟皆分解成小的影片片段
   • 設計Excel表之格式，確保該格式可適用於之後之資料分析
     • 每個動作皆需要紀錄分跟秒，分別列於不同之欄位。若該時間點沒有分的欄位，也必須記錄0，不可空白。
     • 各動作名稱命名原則為：
       • 動作開始：皆為準備動作。命名方式為「向度名稱+題號 Start 分/秒」
       • 動作結束：各單一指令動作之結束，每個動作皆可能包含1個以上之單一動作，因此命名最後方加上編號，以區別該動作包含多少單一指令動作，最後之單一指令動作為「回到準備動作」。編號將於新的動作開始時重新編號。命名方式為「向度名稱+題號 End 編號 _ 分/秒」。
     • 目前預計包含之項目有：「個案編號」、「UE1_start」「UE1_end」「UE2_start」「UE2_end_01」「UE2_end_02」「UE2_end_03」...，以此類推
     • 製作動作命名之coding book，以利傳承及分析。此步驟亦須寫明各編號為哪一個動作結束。
     • 標註期間可能會發現個案有左右進行相反之問題，應以註解的方式標註個案進行之順序有誤

       關於這個例外，我認為可能要再將前面再增加可辨識個案先進行哪個動作之欄位，以利於自動化時進行辨識

     • 「示範」、「健側練習」、「患側練習」、「患側正式測驗1」、「患側正式測驗2」分別列於不同之工作表。
     • 若標註期間發現有動作遺漏，則應紀錄 "-9999" ，以區隔遺漏資料與數值 "0" 之差異。
3. 是否要放在不同資料夾，還是都放在同一個資料夾？（我目前會的方法不確定是否可以讀到該資料夾中所有的檔案（包含子資料夾的檔案））
   • 不同的個案放在不同的資料夾
   • 每個個案皆包含2個攝影機之資料夾，分別存放不同攝影機所拍攝之影片
   • 攝影機之後不再細分各向度或動作之資料夾，以利資料讀取及存檔（先試做，確認可行性，如果不行再細分向度及動作之資料夾）
   • 確保於分割影片時，每個檔案之命名方式是否有利於進行自動化。命名方式為：個案編號向度+題號單一步驟編號
4. 確認如果有excel之標註後時間之後，用於程式切影片之可行性（可先用一小段影片進行測試及撰寫初步之code）
5. 使用windows powershell是否可以讓python自動餵入影片並分析？
   • 可實現該作法
   • 原理：用Python開啟powershell，然後再讓powershell讀取我們寫好的檔案

[遠距上班日報]20210601上班

 今日預計任務：

• 桃療期中報告撰寫
• 中風AI之後之資料處理：（本日與學長討論）
  • 初步之分工步驟（未完成）
  • 將原本之影片畫面自中間對分，分別儲存成不同檔案（改變畫面大小）（預計執行人員：PCL）。
  • 各向度之子題目分別分割成不同影片（將原本1小時左右支影片切成各個小片段，每個片段約5~6分鐘）。
    • 使用excel檔案寫下每個動作的起始與結束時間（預計執行人員：YTC）。
      • 每個向度的各個小題皆有可能包含1個以上之動作，需注意標記的時間點為每個動作的起始與結束時間，而非每小題之起始及結束時間。因此，剪輯結束後應有超過28題之動作。
      • 部分動作於拍攝時可能因個案時間關係而調整，因此，紀錄時應紀錄最完整之拍攝時間軸（每題有示範、健側練習、患側練習、患側正式測驗1、患側正式測驗2），若個案施測時有遺漏則視為missing。
    • 以程式語言或手動方式剪輯影片，將各動作切成小影片片段（預計執行人員：YTC、PCL，視影片大小、影體設備進行分工）。
    • 切割完畢後分類各個影片，並以codename的方式標記每個動作，使每個影片都有固定之檔案名稱，以利之後進行自動化分析。（預計執行人員：YTC、PCL）
  • 自動化分析流程：
    • Openpose標記關節點。
      • 各影片完成後開始進行分析，可先寫自動讀檔及跑分析之程式。
      • 目前可能遇到之困難為：因分析初步結果時使用的為免安裝之版本，並非使用Python進行分析。然而，免安裝版本使用的是不同的程式跑程式語言，需確認該程式是否可結合Python，以達到自動化分析。若無法結合，或結合之技術過於困難，則考慮安裝Python之版本，以進行後續之分析
• 確認AI-DVT之影片品質：使用Openpose標註各影片之臉部標記點，並確認標記之品質。若品質不如預期，則可能可於再測時進行補拍。
• ABC-ML重新審視是否需要重跑分析及撰寫稿件之修改
  • 確認各階段流程
  • 確認分析結果及分析反應性
  • 撰寫初步結果
  • 修改本日寫作課之問題後，英文給Lynn批改及討論
• 安排WJS之Python課程
  • 預計6/5開始，每周六下午授課，每次課程2小時，1小時授課，1小時實作，中間穿插休息
  • 課程內容
    •  6/5：檔案系統的使用（檔案及目錄管理、檔案讀寫；自動讀取固定資料夾之檔案後、自動設定作業環境等）
    •  6/12：尚未安排內容