ટાઈમ સીરીઝ મોશન કેપ્ચર ડેટામાં PCA ક્લસ્ટરીંગ ઈસ્યુઝનું નિરાકરણ

મોશન કેપ્ચર ડેટામાં PCA ક્લસ્ટરિંગ વિસંગતતાઓને સમજવી

a નો ઉપયોગ કરીને કલ્પના કરો સ્માર્ટ હાથમોજું તમારા હાથની જટિલ હિલચાલને કેપ્ચર કરવા અને પછી તે શોધવા માટે કે PCA વિશ્લેષણ ચલાવ્યા પછી પેટર્ન અપેક્ષા મુજબ સંરેખિત થતી નથી. તે નિરાશાજનક છે, ખાસ કરીને જ્યારે તમારો ધ્યેય તેની સંરચનાને સાચવીને સમય શ્રેણી ગતિ ડેટાની જટિલતાને ઘટાડવાનો હોય.

મારા કિસ્સામાં, મેં સેન્સર્સથી સજ્જ ગ્લોવનો ઉપયોગ કરીને હાથના હાવભાવ રેકોર્ડ કર્યા છે જે સ્થિતિ અને રોટેશનલ મૂલ્યોને ટ્રૅક કરે છે. આ ડેટાના પરિમાણોને ઘટાડવા માટે PCA લાગુ કર્યા પછી, મેં દરેક હાવભાવ માટે ક્લસ્ટરોની કલ્પના કરવા માટે તેને કાવતરું કર્યું. અપેક્ષા? સ્પષ્ટ, એકીકૃત ક્લસ્ટરો જૂના અને નવા બંને રેકોર્ડિંગને એકીકૃત રીતે ઓવરલેપ થતા દર્શાવે છે.

જો કે, પરિણામ મૂંઝવણભર્યું હતું. 20 એકીકૃત બિંદુઓને બદલે (જૂના ડેટામાંથી 10 અને નવા ડેટામાંથી 10), PCA પ્લોટ પ્રદર્શિત થયો બે અલગ ક્લસ્ટરો દરેક હાવભાવ માટે. સમાન હોવા છતાં, હાવભાવ સંપૂર્ણપણે બદલાઈ ગયા હોય તેવું લાગતું હતું. આ અનપેક્ષિત વર્તને ડેટા સ્કેલિંગ, સેન્સર સુસંગતતા અને પ્રીપ્રોસેસિંગ પદ્ધતિઓ વિશે નિર્ણાયક પ્રશ્નો ઉભા કર્યા. 🧐

જો તમે ક્યારેય મોશન કેપ્ચર અથવા સેન્સર-આધારિત ડેટાસેટ્સ સાથે કામ કર્યું હોય, તો તમે આ સમસ્યાથી સંબંધિત હોઈ શકો છો. પ્રીપ્રોસેસિંગ અથવા કેલિબ્રેશનમાં નાની અસંગતતાઓ PCA જગ્યામાં મોટા પાયે વિચલનોનું કારણ બની શકે છે. ચાલો આ અલગ ક્લસ્ટર્સનું કારણ શું હોઈ શકે તે શોધી કાઢીએ અને તમારા મોશન કેપ્ચર ડેટાને અસરકારક રીતે સંરેખિત કરવા માટે સંભવિત ઉકેલોનું અન્વેષણ કરીએ.

કેવી રીતે સેન્સર કેલિબ્રેશન અને પીસીએ ક્લસ્ટરિંગ મિસલાઈનમેન્ટને ઠીક કરે છે

આ સોલ્યુશનમાં, સ્ક્રિપ્ટ્સનો ઉદ્દેશ્ય એવા મુદ્દાને સંબોધિત કરવાનો છે જ્યાં નવો રેકોર્ડ કરાયેલ હેન્ડ મોશન ડેટા PCA સ્પેસમાં અગાઉના હાવભાવ સાથે સંરેખિત થતો નથી. સમસ્યા ઊભી થાય છે કારણ કે મુખ્ય ઘટક વિશ્લેષણ (PCA) ધારે છે કે ઇનપુટ ડેટા સામાન્ય, સુસંગત અને સારી રીતે પ્રીપ્રોસેસ કરેલ છે. અસંગત સેન્સર કેલિબ્રેશન અથવા અયોગ્ય સ્કેલિંગ PCA પ્લોટ તરફ દોરી શકે છે જે એકીકૃતને બદલે અલગ ક્લસ્ટરો દર્શાવે છે. પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ યોગ્ય ડેટા પ્રીપ્રોસેસિંગ અને PCA અમલીકરણ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, જ્યારે બીજી સ્ક્રિપ્ટ સમય શ્રેણીના ડેટાને સંરેખિત કરવા માટે સેન્સર કેલિબ્રેશન રજૂ કરે છે.

શરૂ કરવા માટે, પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ બહુવિધ ફાઇલોમાંથી મોશન કેપ્ચર ડેટાને એક ડેટાસેટમાં લોડ કરે છે. આ સ્ટાન્ડર્ડસ્કેલર એક સમાન સ્કેલ પર સ્થિત અને રોટેશનલ સેન્સર મૂલ્યોને સામાન્ય બનાવવા માટે લાગુ કરવામાં આવે છે. સ્કેલિંગ એ સુનિશ્ચિત કરે છે કે મોટી સંખ્યાત્મક શ્રેણીઓ સાથેના લક્ષણો PCA પર પ્રભુત્વ ધરાવતા નથી, જે ફક્ત વિભિન્નતાને ધ્યાનમાં લે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો એક અક્ષ 0-10 ની વચ્ચેનો ડેટા રેકોર્ડ કરે છે જ્યારે બીજો 0-0.1 રેકોર્ડ કરે છે, તો PCA ખોટી રીતે માની શકે છે કે ભૂતપૂર્વ વધુ નોંધપાત્ર છે. નોર્મલાઇઝેશન પછી, PCA ડેટાસેટને ત્રણ મુખ્ય ઘટકોમાં ઘટાડે છે, ઉચ્ચ-પરિમાણીય ડેટાના વિઝ્યુલાઇઝેશન અને વિશ્લેષણને સરળ બનાવે છે.

વિઝ્યુલાઇઝેશન ભાગ PCA પરિણામો પ્રદર્શિત કરવા માટે 3D સ્કેટર પ્લોટનો ઉપયોગ કરે છે. સ્ક્રિપ્ટ હાવભાવ લેબલ્સ દ્વારા ડેટાને જૂથબદ્ધ કરે છે અને સારાંશ બિંદુઓ બનાવવા માટે દરેક જૂથના સરેરાશની ગણતરી કરે છે. દાખલા તરીકે, "તરંગ" હાવભાવના 10 પુનરાવર્તનોનો સારાંશ એક જ 3D કોઓર્ડિનેટમાં કરવામાં આવે છે, જે ક્લસ્ટરોને ઓળખવાનું સરળ બનાવે છે. જો મૂળ અને નવો ડેટા યોગ્ય રીતે સંરેખિત થાય, તો દરેક હાવભાવ 20 પોઈન્ટનું એક ક્લસ્ટર બનાવશે. જો કે, મુદ્દો સૂચવે છે તેમ, તેઓ હાલમાં બે ક્લસ્ટરમાં વિભાજિત છે, જે ખોટી ગોઠવણી સૂચવે છે. આ પરિણામ સૂચવે છે કે એકલા સ્કેલિંગ સમસ્યાને હલ કરી શકશે નહીં, જે સેન્સર કેલિબ્રેશનની જરૂરિયાત તરફ દોરી જાય છે.

બીજી સ્ક્રિપ્ટ પરિભ્રમણ પરિવર્તનનો ઉપયોગ કરીને માપાંકન પગલું રજૂ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો સેન્સરે 5-ડિગ્રી ખોટી ગોઠવણી સાથે "મુઠ્ઠી" હાવભાવ રેકોર્ડ કર્યો હોય, તો આ સ્ક્રિપ્ટ ડેટાને ફરીથી ગોઠવવા માટે પરિવર્તન લાગુ કરે છે. યુલર એંગલનો ઉપયોગ કરીને, કોડ મૂળ સંદર્ભ જગ્યા સાથે મેચ કરવા માટે સ્થિતિકીય અને રોટેશનલ મૂલ્યોને ફેરવે છે. આ પુન: ગોઠવણી PCA ને 3D પ્લોટમાં એકીકૃત ક્લસ્ટર બનાવીને સમાન જૂથના ભાગ રૂપે જૂના અને નવા બંને હાવભાવ જોવામાં મદદ કરે છે. સ્કેલિંગ, પીસીએ અને કેલિબ્રેશનનો સંયુક્ત ઉપયોગ ડેટાની સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરે છે અને વિઝ્યુલાઇઝેશનની ચોકસાઈમાં સુધારો કરે છે. યોગ્ય પ્રીપ્રોસેસિંગ, અહીં બતાવ્યા પ્રમાણે, ક્લસ્ટરિંગ સમસ્યાઓ ઉકેલવા અને વિશ્વસનીય વિશ્લેષણ હાંસલ કરવાની ચાવી છે. ✨

# Import necessary libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import matplotlib.pyplot as plt
# Load datasets
def load_data(file_paths):
    data = []
    for path in file_paths:
        df = pd.read_csv(path)
        data.append(df)
    return pd.concat(data, ignore_index=True)
# Preprocess data with optimized scaling
def preprocess_data(data):
    scaler = StandardScaler()
    scaled_data = scaler.fit_transform(data)
    return scaled_data
# Apply PCA
def apply_pca(scaled_data, n_components=3):
    pca = PCA(n_components=n_components)
    principal_components = pca.fit_transform(scaled_data)
    return principal_components, pca
# Visualize PCA results
def plot_pca_results(pca_data, labels):
    fig = plt.figure(figsize=(10,8))
    ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
    for label in np.unique(labels):
        indices = labels == label
        ax.scatter(pca_data[indices, 0],
                   pca_data[indices, 1],
                   pca_data[indices, 2],
                   label=f'Gesture {label}')
    ax.set_xlabel('PC1')
    ax.set_ylabel('PC2')
    ax.set_zlabel('PC3')
    ax.legend()
    plt.show()
# Main function
if __name__ == "__main__":
    file_paths = ['gesture_set1.csv', 'gesture_set2.csv']
    data = load_data(file_paths)
    features = data.drop(['label'], axis=1)
    labels = data['label'].values
    scaled_data = preprocess_data(features)
    pca_data, _ = apply_pca(scaled_data)
    plot_pca_results(pca_data, labels)

# Import necessary libraries
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.spatial.transform import Rotation as R
# Function to apply sensor calibration
def calibrate_sensor_data(data):
    rotation = R.from_euler('xyz', [10, -5, 2], degrees=True)  # Example rotation
    calibrated_data = []
    for row in data:
        rotated_row = rotation.apply(row)
        calibrated_data.append(rotated_row)
    return np.array(calibrated_data)
# Preprocess data
def preprocess_and_calibrate(df):
    features = df[['X', 'Y', 'Z', 'RX', 'RY', 'RZ']].values
    calibrated_features = calibrate_sensor_data(features)
    return pd.DataFrame(calibrated_features, columns=['X', 'Y', 'Z', 'RX', 'RY', 'RZ'])
# Example usage
if __name__ == "__main__":
    df = pd.read_csv("gesture_data.csv")
    calibrated_df = preprocess_and_calibrate(df)
    print("Calibrated data:\n", calibrated_df.head())

ચોક્કસ પીસીએ વિશ્લેષણ માટે ડેટા સુસંગતતાની ખાતરી કરવી

સાથે કામ કરતી વખતે ગતિ કેપ્ચર ડેટા હાથના હાવભાવની જેમ, રેકોર્ડિંગમાં ડેટા સુસંગતતાની ખાતરી કરવી મહત્વપૂર્ણ છે. એક વારંવાર અવગણવામાં આવતું પરિબળ એ પર્યાવરણ છે જેમાં ડેટા કેપ્ચર થાય છે. બાહ્ય પરિસ્થિતિઓ, જેમ કે સેન્સર પ્લેસમેન્ટ અથવા આસપાસના તાપમાનમાં થોડો ફેરફાર, સેન્સર કેવી રીતે સ્થિતિકીય અને રોટેશનલ મૂલ્યો એકત્રિત કરે છે તે પ્રભાવિત કરી શકે છે. આ સૂક્ષ્મ પરિવર્તનક્ષમતા PCA જગ્યામાં ખોટી ગોઠવણીનું કારણ બની શકે છે, જે મોટે ભાગે સમાન હાવભાવ માટે અલગ ક્લસ્ટર તરફ દોરી જાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, અલગ-અલગ સમયે સમાન તરંગ હાવભાવને રેકોર્ડ કરવાથી બાહ્ય પરિબળોને કારણે સહેજ સ્થાનાંતરિત ડેટાસેટ્સ ઉત્પન્ન થઈ શકે છે.

આ સમસ્યાને હળવી કરવા માટે, તમે સંરેખણ તકનીકો લાગુ કરી શકો છો, જેમ કે ડાયનેમિક ટાઈમ વોર્પિંગ (DTW) અથવા પ્રોક્રસ્ટેસ વિશ્લેષણ. DTW બે સિક્વન્સ વચ્ચેના તફાવતોને ઘટાડીને સમય-શ્રેણીના ડેટાની તુલના અને સંરેખિત કરવામાં મદદ કરે છે. દરમિયાન, પ્રોક્રસ્ટેસ વિશ્લેષણ એક ડેટાસેટને બીજા ડેટાસેટ સાથે સંરેખિત કરવા માટે સ્કેલિંગ, પરિભ્રમણ અને અનુવાદ જેવા પરિવર્તનો લાગુ કરે છે. આ પધ્ધતિઓ ખાસ કરીને નવી રેકોર્ડીંગ્સ અરજી કરતા પહેલા મૂળ સંદર્ભ હાવભાવ સાથે નજીકથી સંરેખિત થાય તેની ખાતરી કરવા માટે ઉપયોગી છે. મુખ્ય ઘટક વિશ્લેષણ. આવા પ્રીપ્રોસેસિંગને સ્કેલિંગ સાથે જોડવાથી PCA સ્પેસમાં હાવભાવ ક્લસ્ટરોની એકીકૃત રજૂઆત સુનિશ્ચિત થાય છે.

વધુમાં, મશીન લર્નિંગ તકનીકો જેવી ઓટોએનકોડર્સ જેસ્ચર ડેટાની મજબૂતાઈ વધારી શકે છે. ઑટોએનકોડર્સ એ ન્યુરલ નેટવર્ક છે જે ઇનપુટ ડેટાનું પુનર્નિર્માણ કરતી વખતે પરિમાણ ઘટાડવા માટે રચાયેલ છે. મૂળ ડેટા પર ઓટોએનકોડરને તાલીમ આપીને, તમે સેન્સરની ખોટી ગોઠવણીને ધ્યાનમાં લીધા વિના સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરીને, શેર કરેલ ગુપ્ત જગ્યામાં નવા હાવભાવનો નકશો બનાવી શકો છો. દાખલા તરીકે, વેવ હાવભાવ પર તાલીમ લીધા પછી, ઑટોએનકોડર એ જ ક્લસ્ટરમાં નવા તરંગ રેકોર્ડિંગ્સને ચોક્કસ રીતે મૂકશે, ક્લસ્ટરિંગ મિસલાઈનમેન્ટ સમસ્યાને અસરકારક રીતે હલ કરશે. 🚀