時系列モーション キャプチャ データにおける PCA クラスタリングの問題の解決

モーション キャプチャ データの PCA におけるクラスタリングの不一致への対処

スケーリングの最適化や前処理など、PCA の不整合の問題を解決するための Python ソリューション

# 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)

センサーキャリブレーションによる時系列データの調整

センサーの位置ずれによって引き起こされる不一致を正規化するための Python ベースの前処理ソリューション

# 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())

モーション キャプチャ データの PCA クラスタリングに関するよくある質問

1. PCA とは何ですか? なぜモーション キャプチャ データに使用されるのですか?
2. PCA、または Principal Component Analysis、高次元データの次元数を削減するために使用されます。モーション キャプチャの場合、分散の大部分を保持しながら、複雑な位置および回転の値をより小さな特徴セットに単純化します。
3. 私のジェスチャが PCA プロットで別々のクラスターを形成するのはなぜですか?
4. この問題は、不適切なスケーリングや不適切なスケーリングなど、一貫性のない前処理が原因で発生することがよくあります。 sensor calibration。センサーの位置がずれていると、位置の値にわずかな違いが生じ、別々のクラスターが発生する可能性があります。
5. 新しいモーション キャプチャ データを元のデータと位置合わせするにはどうすればよいですか?
6. 次のような変換を使用できます Procrustes analysis または dynamic time warping (DTW) 新しいデータセットを参照ジェスチャと調整し、PCA 空間の一貫性を確保します。
7. スケーリングは PCA 結果においてどのような役割を果たしますか?
8. スケーリングでは、値を標準化することで、すべての機能の重要性が同じになるようにします。使用する StandardScaler より大きな数値範囲を持つ特徴の支配を避けるのに役立ちます。
9. オートエンコーダはモーション データのクラスタリングの問題を解決するのに役立ちますか?
10. はい、オートエンコーダーはデータを共有潜在空間にマッピングします。元のデータでオートエンコーダーをトレーニングすると、新しい記録を調整して、PCA プロットに統合されたクラスターを生成できるようになります。

モーション データ クラスタリングの問題に関する重要なポイント

PCA をモーション キャプチャ データに適用すると、手のジェスチャーなどの高次元の記録が 3D 空間に簡素化されます。ただし、一貫性のないスケーリングやセンサーの位置合わせにより、新しい記録からのデータが別個のクラスターとして表示されることがよくあります。たとえば、キャリブレーション中にセンサーがドリフトすると、2 つの同一の「手を振る」ジェスチャが異なるグループに分割される可能性があります。 🧤

この問題に対処するには、標準化、動的調整 (Procrustes 分析など)、一貫したスケーリング技術などの堅牢な前処理手順を適用する必要があります。適切なキャリブレーションと前処理を行うことで、PCA の結果は、同一のジェスチャが期待どおりにクラスター化された統合された視覚化を提供し、正確で洞察力に富んだ分析を保証します。 🚀