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# System prepended metadata

title: 計劃書

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# 計劃書
[TOC]
# [進度表+討論內容](https://hackmd.io/@subject/rk6MrzoHd)
# [word版](https://docs.google.com/document/d/1_H6ecpq2mXtcD7Gc2iKeEqnm7a56Az43C6_AFYp6Itc/edit)
內容包括
- 計畫題目
- 計畫成員
- 計畫摘要(簡單的動機和主要期望的目標)
- 計畫簡介(背景,目標,影響,類似研究的文獻蒐集)
- 主要運用技術
- 計畫執行時程與檢合點的規劃
- 預期成果

## 計劃題目
姿識\+
## 計劃成員
躺分仔+憨憨仔 -- 巧恩
coding仔 -- 冠傑
憨憨代表 -- 詠晴
## 計劃摘要
近年來，身分辨識感覺很興盛，其中人臉辨識最為多，但是萬一沒有正面的臉，就很難辨識出來，所以我們想要利用人的動作習慣來判別身分，
故利用openpose來偵測人體的姿勢關節點，再藉由deep learning自主學習，透過連續的關節點變化，藉以來辨認出此人做之動作並分析出此人的姿體習慣特徵，進一步能辨認出此人的身分。
## 計劃簡介
身份辨識在現在的社會中越來越重要，不管是手機指紋辨識、亦或是人臉辨識、姿態辨識等等,我們選擇姿態辨識的理由是，相對於其他的生物辨識而言，是可以在遠距離就判斷出來的，不需要近距離的接觸，甚至於現在疫情盛行，人們都希望減少病毒接觸的可能性，姿態辨識就是其中一種可能性
我們的目標是希望能只藉由少量的data，就能讓機器對於ID的辨識度能達到95%以上

預期上希望給機器同一類動作的data，要能有至少96%~99%的辨識度、只給某一動作的data，機器對於不同動作的data也要能有不錯的辨識率
進一步如果能與三軸加速度結合一起判斷,也許更能提升辨識率



## 主要運用技術
* openpose: 利用openpose來擷取人在每一幀的關節點
* maching learning: SVM, ......
* Neural Networks: CNN, RNN(LSTM), ......
* 聘請[神棍](https://tw.iqiyi.com/a_19rrhs6bpd.html)
* [辨識動作的實驗](https://hackmd.io/T1QtYYx5SvedWE5jCcfPFA)

## 計劃執行時程與檢核點的規劃
開始，是先收集測資，自行去拍攝人做各種動作的影片，再經過openpose轉成各關節點之座標
接者，我們計劃中有4個目標:
1. 辨識出動作:
    * 固定拍攝角度:
        * train data和test data中含同一批人
        * train data和test data中不含同一批人
        
        要能抓出動作的特徵應該不難，所以預期ACC要達到很高
    * 不同的拍攝角度
        * train data和test data中含同一批人
        * train data和test data中不含同一批人  
    檢核點規劃: 可能就是要做出一筆混合動作或是其他動作，來判斷
    可能可以多設計實驗來驗證到底能不能正確的辨認動作
    
2. 在單一動作中，辨識出身分:
    * 固定的拍攝角度
    * 這個可能要寫出新的模型，原本的成果太過差，不能用
    * 或試著搭配LSTM之類的
    
3. 在各種動作中，辨識出身分:
    * 目標2 要先完成
    * 預想中會有兩種做法:
        * (1) 利用目標1和2訓練出的模型，先判斷出什麼動作，接者再丟進判斷這個動作的身份辨識模型
        * (2) 一個新的模型，可以直接去掉動作特徵直接抓取身分特徵(理想中) 

4. 偽造身分(類似GAN之類的)
    * 理想上 若是能做出一個model encoding出來的feature有含身分和動作特徵，那麼應該就可以inverse回去偽造火柴人
## 預期結果
創造台灣經濟奇蹟
