ടൈം സീരീസ് മോഷൻ ക്യാപ്‌ചർ ഡാറ്റയിലെ പിസിഎ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നു

മോഷൻ ക്യാപ്‌ചർ ഡാറ്റയിലെ പിസിഎ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് പൊരുത്തക്കേടുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു

എ ഉപയോഗിക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക സ്മാർട്ട് കയ്യുറ നിങ്ങളുടെ കൈയുടെ സങ്കീർണ്ണമായ ചലനങ്ങൾ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യുന്നതിനും പിസിഎ അനാലിസിസ് പ്രവർത്തിപ്പിച്ചതിന് ശേഷം പാറ്റേണുകൾ പ്രതീക്ഷിച്ചതുപോലെ വിന്യസിക്കുന്നില്ലെന്ന് കണ്ടെത്തുന്നതിനും. ഇത് നിരാശാജനകമാണ്, പ്രത്യേകിച്ചും ടൈം സീരീസ് മോഷൻ ഡാറ്റയുടെ ഘടന സംരക്ഷിക്കുമ്പോൾ അതിൻ്റെ സങ്കീർണ്ണത കുറയ്ക്കുക എന്നതാണ് നിങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം.

എൻ്റെ കാര്യത്തിൽ, പൊസിഷനൽ, റൊട്ടേഷണൽ മൂല്യങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്ന സെൻസറുകൾ ഘടിപ്പിച്ച ഗ്ലൗസ് ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ കൈ ആംഗ്യങ്ങൾ റെക്കോർഡ് ചെയ്തു. ഈ ഡാറ്റയുടെ അളവുകൾ കുറയ്ക്കുന്നതിന് PCA പ്രയോഗിച്ചതിന് ശേഷം, ഓരോ ആംഗ്യത്തിനും വേണ്ടിയുള്ള ക്ലസ്റ്ററുകൾ ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാൻ ഞാൻ അത് പ്ലോട്ട് ചെയ്തു. പ്രതീക്ഷ? പഴയതും പുതിയതുമായ റെക്കോർഡിംഗുകൾ പരിധിയില്ലാതെ ഓവർലാപ്പ് ചെയ്യുന്നതായി കാണിക്കുന്ന വ്യക്തമായ, ഏകീകൃത ക്ലസ്റ്ററുകൾ.

എന്നിരുന്നാലും, ഫലം അമ്പരപ്പിക്കുന്നതായിരുന്നു. 20 ഏകീകൃത പോയിൻ്റുകൾക്ക് പകരം (പഴയ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് 10 ഉം പുതിയ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് 10 ഉം), പിസിഎ പ്ലോട്ട് പ്രദർശിപ്പിച്ചു രണ്ട് വ്യത്യസ്ത ക്ലസ്റ്ററുകൾ ഓരോ ആംഗ്യത്തിനും. ഒരേ പോലെയാണെങ്കിലും ആംഗ്യങ്ങൾ ആകെ മാറിയത് പോലെ തോന്നി. ഈ അപ്രതീക്ഷിത പെരുമാറ്റം ഡാറ്റ സ്കെയിലിംഗ്, സെൻസർ സ്ഥിരത, പ്രീപ്രോസസിംഗ് രീതികൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് നിർണായക ചോദ്യങ്ങൾ ഉയർത്തി. 🧐

നിങ്ങൾ എപ്പോഴെങ്കിലും മോഷൻ ക്യാപ്‌ചർ അല്ലെങ്കിൽ സെൻസർ അധിഷ്‌ഠിത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ഈ പ്രശ്‌നവുമായി നിങ്ങൾക്ക് ബന്ധമുണ്ടാകാം. പ്രീപ്രോസസിംഗിലോ കാലിബ്രേഷനിലോ ഉള്ള ചെറിയ പൊരുത്തക്കേടുകൾ ഒരു പിസിഎ സ്‌പെയ്‌സിൽ വലിയ വ്യതിയാനങ്ങൾക്ക് കാരണമാകും. ഈ പ്രത്യേക ക്ലസ്റ്ററുകൾക്ക് കാരണമാകുന്നത് എന്താണെന്ന് നമുക്ക് കണ്ടെത്താം കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ മോഷൻ ക്യാപ്‌ചർ ഡാറ്റ ഫലപ്രദമായി വിന്യസിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള പരിഹാരങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം.

സെൻസർ കാലിബ്രേഷനും പിസിഎയും എങ്ങനെയാണ് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് തെറ്റായ ക്രമീകരണം പരിഹരിക്കുന്നത്

ഈ പരിഹാരത്തിൽ, പിസിഎ സ്‌പെയ്‌സിലെ മുൻ ആംഗ്യങ്ങളുമായി പുതുതായി റെക്കോർഡ് ചെയ്‌ത ഹാൻഡ് മോഷൻ ഡാറ്റ യോജിപ്പിക്കാത്ത ഒരു പ്രശ്‌നം പരിഹരിക്കാനാണ് സ്‌ക്രിപ്റ്റുകൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നത്. കാരണം പ്രശ്നം ഉണ്ടാകുന്നു പ്രധാന ഘടക വിശകലനം (PCA) ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ നോർമലൈസ് ചെയ്തതും സ്ഥിരതയുള്ളതും നന്നായി മുൻകൂട്ടി പ്രോസസ്സ് ചെയ്തതും ആണെന്ന് അനുമാനിക്കുന്നു. പൊരുത്തമില്ലാത്ത സെൻസർ കാലിബ്രേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ അനുചിതമായ സ്കെയിലിംഗ്, ഏകീകൃത ക്ലസ്റ്ററുകൾക്ക് പകരം പ്രത്യേക ക്ലസ്റ്ററുകൾ കാണിക്കുന്ന പിസിഎ പ്ലോട്ടുകളിലേക്ക് നയിച്ചേക്കാം. ആദ്യ സ്ക്രിപ്റ്റ് ശരിയായ ഡാറ്റ പ്രീപ്രോസസിംഗിലും പിസിഎ നടപ്പിലാക്കുന്നതിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് സമയ ശ്രേണി ഡാറ്റയെ വിന്യസിക്കാൻ സെൻസർ കാലിബ്രേഷൻ അവതരിപ്പിക്കുന്നു.

ആരംഭിക്കുന്നതിന്, ഒന്നിലധികം ഫയലുകളിൽ നിന്നുള്ള മോഷൻ ക്യാപ്‌ചർ ഡാറ്റ ഒരൊറ്റ ഡാറ്റാസെറ്റിലേക്ക് ആദ്യ സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ലോഡ് ചെയ്യുന്നു. ദി സ്റ്റാൻഡേർഡ് സ്കെയിലർ പൊസിഷനൽ, റൊട്ടേഷണൽ സെൻസർ മൂല്യങ്ങൾ ഒരു ഏകീകൃത സ്കെയിലിലേക്ക് നോർമലൈസ് ചെയ്യാൻ പ്രയോഗിക്കുന്നു. വലിയ സംഖ്യാ ശ്രേണികളുള്ള സവിശേഷതകൾ പിസിഎയിൽ ആധിപത്യം സ്ഥാപിക്കുന്നില്ലെന്ന് സ്കെയിലിംഗ് ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് വ്യത്യാസം മാത്രം പരിഗണിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു അച്ചുതണ്ട് 0-10 ഇടയിൽ ഡാറ്റ രേഖപ്പെടുത്തുമ്പോൾ മറ്റൊന്ന് 0-0.1 രേഖപ്പെടുത്തുന്നുവെങ്കിൽ, ആദ്യത്തേത് കൂടുതൽ പ്രാധാന്യമുള്ളതാണെന്ന് പിസിഎ തെറ്റായി അനുമാനിക്കാം. നോർമലൈസേഷനുശേഷം, പിസിഎ ഡാറ്റാസെറ്റിനെ മൂന്ന് പ്രധാന ഘടകങ്ങളായി കുറയ്ക്കുന്നു, ഉയർന്ന അളവിലുള്ള ഡാറ്റയുടെ ദൃശ്യവൽക്കരണവും വിശകലനവും ലളിതമാക്കുന്നു.

പിസിഎ ഫലങ്ങൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നതിന് വിഷ്വലൈസേഷൻ ഭാഗം ഒരു 3D സ്കാറ്റർ പ്ലോട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്നു. സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ജെസ്റ്റർ ലേബലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുകയും സംഗ്രഹ പോയിൻ്റുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കാൻ ഓരോ ഗ്രൂപ്പിൻ്റെയും ശരാശരി കണക്കാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു "വേവ്" ആംഗ്യത്തിൻ്റെ 10 ആവർത്തനങ്ങൾ ഒരൊറ്റ 3D കോർഡിനേറ്റിലേക്ക് സംഗ്രഹിച്ചിരിക്കുന്നു, ഇത് ക്ലസ്റ്ററുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു. യഥാർത്ഥവും പുതിയതുമായ ഡാറ്റ ശരിയായി വിന്യസിച്ചാൽ, ഓരോ ആംഗ്യവും 20 പോയിൻ്റുകളുടെ ഒരൊറ്റ ക്ലസ്റ്റർ രൂപീകരിക്കും. എന്നിരുന്നാലും, പ്രശ്നം സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, അവ നിലവിൽ രണ്ട് ക്ലസ്റ്ററുകളായി വിഭജിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, ഇത് തെറ്റായ ക്രമീകരണത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ ഫലം സൂചിപ്പിക്കുന്നത് സ്കെയിലിംഗ് മാത്രം പ്രശ്നം പരിഹരിക്കില്ല, ഇത് സെൻസർ കാലിബ്രേഷൻ്റെ ആവശ്യകതയിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റ് റൊട്ടേഷൻ പരിവർത്തനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു കാലിബ്രേഷൻ ഘട്ടം അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, സെൻസർ 5-ഡിഗ്രി തെറ്റായി ക്രമീകരിച്ചുകൊണ്ട് ഒരു "മുഷ്ടി" ആംഗ്യം രേഖപ്പെടുത്തുകയാണെങ്കിൽ, ഈ സ്ക്രിപ്റ്റ് ഡാറ്റ പുനഃക്രമീകരിക്കുന്നതിന് ഒരു പരിവർത്തനം പ്രയോഗിക്കുന്നു. യൂലർ ആംഗിളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, യഥാർത്ഥ റഫറൻസ് സ്‌പെയ്‌സുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് കോഡ് പൊസിഷണൽ, റൊട്ടേഷണൽ മൂല്യങ്ങൾ തിരിക്കുന്നു. 3D പ്ലോട്ടിൽ ഏകീകൃത ക്ലസ്റ്ററുകൾ സൃഷ്‌ടിച്ച് പഴയതും പുതിയതുമായ ആംഗ്യങ്ങൾ ഒരേ ഗ്രൂപ്പിൻ്റെ ഭാഗമായി കാണാൻ ഈ പുനഃക്രമീകരണം PCA-യെ സഹായിക്കുന്നു. സ്കെയിലിംഗ്, പിസിഎ, കാലിബ്രേഷൻ എന്നിവയുടെ സംയോജിത ഉപയോഗം ഡാറ്റ സ്ഥിരത ഉറപ്പാക്കുകയും ദൃശ്യവൽക്കരണ കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇവിടെ കാണിച്ചിരിക്കുന്നതുപോലെ ശരിയായ പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ്, ക്ലസ്റ്ററിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിനും വിശ്വസനീയമായ വിശകലനം നേടുന്നതിനും പ്രധാനമാണ്. ✨

# 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())

കൃത്യമായ പിസിഎ വിശകലനത്തിനായി ഡാറ്റ സ്ഥിരത ഉറപ്പാക്കുന്നു

കൂടെ ജോലി ചെയ്യുമ്പോൾ മോഷൻ ക്യാപ്‌ചർ ഡാറ്റ കൈ ആംഗ്യങ്ങൾ പോലെ, റെക്കോർഡിംഗുകളിലുടനീളം ഡാറ്റ സ്ഥിരത ഉറപ്പാക്കുന്നത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. പലപ്പോഴും ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടാത്ത ഒരു ഘടകം ഡാറ്റ ക്യാപ്‌ചർ ചെയ്യപ്പെടുന്ന പരിസ്ഥിതിയാണ്. സെൻസർ പ്ലെയ്‌സ്‌മെൻ്റിലോ ആംബിയൻ്റ് താപനിലയിലോ ഉള്ള ചെറിയ മാറ്റങ്ങൾ പോലെയുള്ള ബാഹ്യ അവസ്ഥകൾ, സെൻസറുകൾ സ്ഥാനവും ഭ്രമണപരവുമായ മൂല്യങ്ങൾ എങ്ങനെ ശേഖരിക്കുന്നു എന്നതിനെ സ്വാധീനിക്കും. ഈ സൂക്ഷ്മമായ വ്യതിയാനം പിസിഎ സ്‌പെയ്‌സിൽ തെറ്റായ ക്രമീകരണത്തിന് കാരണമാകും, ഇത് സമാനമായ ആംഗ്യങ്ങൾക്കായി പ്രത്യേക ക്ലസ്റ്ററുകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യത്യസ്ത സമയങ്ങളിൽ ഒരേ തരംഗ ആംഗ്യങ്ങൾ റെക്കോർഡുചെയ്യുന്നത് ബാഹ്യ ഘടകങ്ങൾ കാരണം അല്പം ഷിഫ്റ്റ് ചെയ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം.

ഈ പ്രശ്നം ലഘൂകരിക്കുന്നതിന്, ഡൈനാമിക് ടൈം വാർപ്പിംഗ് (DTW) അല്ലെങ്കിൽ പ്രോക്രസ്റ്റസ് വിശകലനം പോലുള്ള അലൈൻമെൻ്റ് ടെക്നിക്കുകൾ നിങ്ങൾക്ക് പ്രയോഗിക്കാവുന്നതാണ്. രണ്ട് സീക്വൻസുകൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ സമയ ശ്രേണി ഡാറ്റ താരതമ്യം ചെയ്യാനും വിന്യസിക്കാനും DTW സഹായിക്കുന്നു. അതേസമയം, ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് മറ്റൊന്നുമായി വിന്യസിക്കുന്നതിന് സ്കെയിലിംഗ്, റൊട്ടേഷൻ, വിവർത്തനം തുടങ്ങിയ പരിവർത്തനങ്ങൾ പ്രോക്രസ്റ്റസ് വിശകലനം പ്രയോഗിക്കുന്നു. പുതിയ റെക്കോർഡിംഗുകൾ പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് യഥാർത്ഥ റഫറൻസ് ആംഗ്യങ്ങളുമായി അടുത്ത് വിന്യസിക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കാൻ ഈ രീതികൾ പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. പ്രധാന ഘടക വിശകലനം. അത്തരം പ്രീപ്രോസസ്സിംഗ് സ്കെയിലിംഗുമായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് പിസിഎ സ്പെയ്സിലെ ജെസ്ചർ ക്ലസ്റ്ററുകളുടെ ഏകീകൃത പ്രാതിനിധ്യം ഉറപ്പാക്കുന്നു.

കൂടാതെ, പോലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ ജെസ്റ്റർ ഡാറ്റയുടെ ദൃഢത വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ കഴിയും. ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റ പുനർനിർമ്മിക്കുമ്പോൾ ഡൈമൻഷണാലിറ്റി കുറയ്ക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളാണ് ഓട്ടോഎൻകോഡറുകൾ. ഒറിജിനൽ ഡാറ്റയിൽ ഒരു ഓട്ടോഎൻകോഡറിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, സെൻസർ തെറ്റായി വിന്യസിച്ചാലും സ്ഥിരത ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട്, നിങ്ങൾക്ക് പുതിയ ആംഗ്യങ്ങൾ ഒരു പങ്കിട്ട മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന സ്ഥലത്തേക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, തരംഗ ആംഗ്യങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള പരിശീലനത്തിന് ശേഷം, ഓട്ടോഎൻകോഡർ അതേ ക്ലസ്റ്ററിൽ പുതിയ തരംഗ റെക്കോർഡിംഗുകൾ കൃത്യമായി സ്ഥാപിക്കും, ഇത് ക്ലസ്റ്ററിംഗ് തെറ്റായി ക്രമപ്പെടുത്തൽ പ്രശ്നം ഫലപ്രദമായി പരിഹരിക്കും. 🚀