ಟೈಮ್ ಸೀರೀಸ್ ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪಿಸಿಎ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು

ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪಿಸಿಎ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಎ ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಕೈಗವಸು ನಿಮ್ಮ ಕೈಯ ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಚಲನೆಯನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು ಮತ್ತು ಪಿಸಿಎ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಚಾಲನೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ ಮಾದರಿಗಳು ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ಜೋಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಇದು ಹತಾಶೆಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅದರ ರಚನೆಯನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸುವಾಗ ಸಮಯ ಸರಣಿಯ ಚಲನೆಯ ಡೇಟಾದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ.

ನನ್ನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಸ್ಥಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೈಗವಸುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ನಾನು ಕೈ ಸನ್ನೆಗಳನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ. ಈ ಡೇಟಾದ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು PCA ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದ ನಂತರ, ಪ್ರತಿ ಗೆಸ್ಚರ್‌ಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ದೃಶ್ಯೀಕರಿಸಲು ನಾನು ಅದನ್ನು ಯೋಜಿಸಿದೆ. ನಿರೀಕ್ಷೆ? ಸ್ಪಷ್ಟ, ಏಕೀಕೃತ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳು ಹಳೆಯ ಮತ್ತು ಹೊಸ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.

ಆದಾಗ್ಯೂ, ಫಲಿತಾಂಶವು ಗೊಂದಲಮಯವಾಗಿತ್ತು. 20 ಏಕೀಕೃತ ಅಂಕಗಳ ಬದಲಿಗೆ (ಹಳೆಯ ಡೇಟಾದಿಂದ 10 ಮತ್ತು ಹೊಸ ಡೇಟಾದಿಂದ 10), PCA ಪ್ಲಾಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎರಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಮೂಹಗಳು ಪ್ರತಿ ಗೆಸ್ಚರ್ಗೆ. ಒಂದೇ ರೀತಿಯಾಗಿದ್ದರೂ ಸನ್ನೆಗಳು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬದಲಾಗಿವೆ ಎಂದು ತೋರುತ್ತಿದೆ. ಈ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಡವಳಿಕೆಯು ಡೇಟಾ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಸಂವೇದಕ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ವಿಧಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಎತ್ತಿದೆ. 🧐

ನೀವು ಎಂದಾದರೂ ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಅಥವಾ ಸೆನ್ಸಾರ್ ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದ್ದರೆ, ನೀವು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು. ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಅಥವಾ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿನ ಸಣ್ಣ ಅಸಂಗತತೆಗಳು ಪಿಸಿಎ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಭಾರಿ ವಿಚಲನಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಈ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಏನು ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಬಿಚ್ಚಿಡೋಣ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸಲು ಸಂಭಾವ್ಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ.

ಸಂವೇದಕ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಪಿಸಿಎ ಹೇಗೆ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ

ಈ ಪರಿಹಾರದಲ್ಲಿ, ಹೊಸದಾಗಿ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಹ್ಯಾಂಡ್ ಮೋಷನ್ ಡೇಟಾವು PCA ಸ್ಪೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಿಂದಿನ ಗೆಸ್ಚರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದಿರುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (PCA) ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಅಸಮಂಜಸವಾದ ಸಂವೇದಕ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಅಥವಾ ಅಸಮರ್ಪಕ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ PCA ಪ್ಲಾಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು ಅದು ಏಕೀಕೃತ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಿಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪಿಸಿಎ ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಸಮಯ ಸರಣಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಜೋಡಿಸಲು ಸಂವೇದಕ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು, ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನೇಕ ಫೈಲ್‌ಗಳಿಂದ ಮೋಷನ್ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದೇ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ದಿ ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಸ್ಕೇಲರ್ ಸ್ಥಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಸಂವೇದಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಏಕರೂಪದ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಲು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ದೊಡ್ಡ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು PCA ಮೇಲೆ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ ಹೊಂದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಒಂದು ಅಕ್ಷವು 0-10 ನಡುವೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿದರೆ ಇನ್ನೊಂದು 0-0.1 ಅನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿದರೆ, PCA ಹಿಂದಿನದು ಹೆಚ್ಚು ಮಹತ್ವದ್ದಾಗಿದೆ ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ನಂತರ, ಪಿಸಿಎ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಮೂರು ಮುಖ್ಯ ಘಟಕಗಳಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆಯಾಮದ ಡೇಟಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

PCA ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ಭಾಗವು 3D ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ ಪ್ಲಾಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಗೆಸ್ಚರ್ ಲೇಬಲ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾರಾಂಶ ಬಿಂದುಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಪ್ರತಿ ಗುಂಪಿನ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ತರಂಗ" ಗೆಸ್ಚರ್‌ನ 10 ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಒಂದೇ 3D ನಿರ್ದೇಶಾಂಕಕ್ಕೆ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಮೂಲ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಜೋಡಿಸಿದರೆ, ಪ್ರತಿ ಗೆಸ್ಚರ್ 20 ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳ ಒಂದು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಮಸ್ಯೆಯು ಸೂಚಿಸುವಂತೆ, ಅವುಗಳು ಪ್ರಸ್ತುತ ಎರಡು ಸಮೂಹಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿವೆ, ಇದು ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಫಲಿತಾಂಶವು ಕೇವಲ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಸಂವೇದಕ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಅಗತ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಹಂತವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಸಂವೇದಕವು 5-ಡಿಗ್ರಿ ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆಯೊಂದಿಗೆ "ಮುಷ್ಟಿ" ಗೆಸ್ಚರ್ ಅನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸಲು ರೂಪಾಂತರವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಯೂಲರ್ ಕೋನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ, ಕೋಡ್ ಮೂಲ ಉಲ್ಲೇಖ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಸ್ಥಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮರುಜೋಡಣೆಯು PCAಗೆ ಹಳೆಯ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಗೆಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಗುಂಪಿನ ಭಾಗವಾಗಿ ನೋಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, 3D ಪ್ಲಾಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಏಕೀಕೃತ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಪಿಸಿಎ ಮತ್ತು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಸಂಯೋಜಿತ ಬಳಕೆಯು ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ ಸರಿಯಾದ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯು ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ. ✨

# 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())

ನಿಖರವಾದ ಪಿಸಿಎ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಜೊತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಚಲನೆಯ ಕ್ಯಾಪ್ಚರ್ ಡೇಟಾ ಕೈ ಸನ್ನೆಗಳಂತೆ, ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಡುವ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುವ ಪರಿಸರ. ಸಂವೇದಕ ನಿಯೋಜನೆ ಅಥವಾ ಸುತ್ತುವರಿದ ತಾಪಮಾನದಲ್ಲಿನ ಸ್ವಲ್ಪ ಬದಲಾವಣೆಗಳಂತಹ ಬಾಹ್ಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಸಂವೇದಕಗಳು ಸ್ಥಾನಿಕ ಮತ್ತು ತಿರುಗುವಿಕೆಯ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಪ್ರಭಾವ ಬೀರಬಹುದು. ಈ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಪಿಸಿಎ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಇದು ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಸನ್ನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿವಿಧ ಸಮಯಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ತರಂಗದ ಗೆಸ್ಚರ್ ಅನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಬಾಹ್ಯ ಅಂಶಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ವರ್ಗಾವಣೆಗೊಂಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು.

ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ತಗ್ಗಿಸಲು, ಡೈನಾಮಿಕ್ ಟೈಮ್ ವಾರ್ಪಿಂಗ್ (DTW) ಅಥವಾ ಪ್ರೊಕ್ರಸ್ಟೆಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಜೋಡಣೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನೀವು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. DTW ಎರಡು ಅನುಕ್ರಮಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಸಮಯ-ಸರಣಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಜೋಡಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಏತನ್ಮಧ್ಯೆ, ಪ್ರೊಕ್ರಸ್ಟೆಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಒಂದು ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಜೋಡಿಸಲು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ತಿರುಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅನುವಾದದಂತಹ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಹೊಸ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳು ಮೂಲ ಉಲ್ಲೇಖದ ಗೆಸ್ಚರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ವಿಧಾನಗಳು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿವೆ ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ. ಅಂತಹ ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು PCA ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಗೆಸ್ಚರ್ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ಗಳ ಏಕೀಕೃತ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ತಂತ್ರಗಳು ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಗೆಸ್ಚರ್ ಡೇಟಾದ ದೃಢತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು. ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡುವಾಗ ಆಯಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ ನರಗಳ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳಾಗಿವೆ. ಮೂಲ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಹೊಸ ಗೆಸ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಹಂಚಿದ ಸುಪ್ತ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಸಂವೇದಕ ತಪ್ಪಾದ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತರಂಗ ಸನ್ನೆಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ನಂತರ, ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್ ಅದೇ ಕ್ಲಸ್ಟರ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೊಸ ತರಂಗ ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಇರಿಸುತ್ತದೆ, ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ತಪ್ಪು ಜೋಡಣೆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. 🚀