டைம் சீரிஸ் மோஷன் கேப்சர் டேட்டாவில் பிசிஏ கிளஸ்டரிங் சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது

மோஷன் கேப்சர் டேட்டாவில் பிசிஏ கிளஸ்டரிங் முரண்பாடுகளைப் புரிந்துகொள்வது

ஒரு பயன்படுத்துவதை கற்பனை செய்து பாருங்கள் உங்கள் கையின் சிக்கலான அசைவுகளைப் படம்பிடித்து, பிசிஏ பகுப்பாய்வை இயக்கிய பிறகு எதிர்பார்த்தபடி வடிவங்கள் சீரமைக்கவில்லை என்பதைக் கண்டறியவும். இது ஏமாற்றமளிக்கிறது, குறிப்பாக அதன் கட்டமைப்பைப் பாதுகாக்கும் போது நேரத் தொடர் இயக்கத் தரவின் சிக்கலான தன்மையைக் குறைப்பதே உங்கள் இலக்காக இருக்கும் போது.

என் விஷயத்தில், நிலை மற்றும் சுழற்சி மதிப்புகளைக் கண்காணிக்கும் சென்சார்கள் பொருத்தப்பட்ட கையுறையைப் பயன்படுத்தி கை சைகைகளைப் பதிவு செய்தேன். இந்தத் தரவின் பரிமாணங்களைக் குறைக்க பிசிஏவைப் பயன்படுத்திய பிறகு, ஒவ்வொரு சைகைக்கும் க்ளஸ்டர்களைக் காட்சிப்படுத்த அதைத் திட்டமிட்டேன். எதிர்பார்ப்பு? தெளிவான, ஒருங்கிணைந்த கிளஸ்டர்கள் பழைய மற்றும் புதிய ரெக்கார்டிங்குகளை தடையின்றி ஒன்றுடன் ஒன்று காட்டுகின்றன.

இருப்பினும், முடிவு குழப்பமாக இருந்தது. 20 ஒருங்கிணைந்த புள்ளிகளுக்குப் பதிலாக (பழைய தரவுகளிலிருந்து 10 மற்றும் புதிய தரவுகளிலிருந்து 10), பிசிஏ ப்ளாட் காட்டப்பட்டது ஒவ்வொரு சைகைக்கும். ஒரே மாதிரியாக இருந்தாலும், சைகைகள் முற்றிலும் மாறியது போல் இருந்தது. இந்த எதிர்பாராத நடத்தை தரவு அளவிடுதல், சென்சார் நிலைத்தன்மை மற்றும் முன் செயலாக்க முறைகள் பற்றிய முக்கியமான கேள்விகளை எழுப்பியது. 🧐

நீங்கள் எப்போதாவது மோஷன் கேப்சர் அல்லது சென்சார் அடிப்படையிலான தரவுத்தொகுப்புகளுடன் பணிபுரிந்திருந்தால், இந்தச் சிக்கலை நீங்கள் தொடர்புபடுத்தலாம். முன் செயலாக்கம் அல்லது அளவுத்திருத்தத்தில் உள்ள சிறிய முரண்பாடுகள் PCA இடத்தில் பாரிய விலகல்களை ஏற்படுத்தும். இந்த தனித்தனி க்ளஸ்டர்களுக்கு என்ன காரணம் என்பதை அவிழ்த்து, உங்கள் மோஷன் கேப்சர் தரவை திறம்பட சீரமைக்க சாத்தியமான தீர்வுகளை ஆராய்வோம்.

கட்டளை	பயன்பாட்டின் உதாரணம்
from sklearn.decomposition import PCA	இது முதன்மை கூறு பகுப்பாய்வு (PCA) தொகுதியை இறக்குமதி செய்கிறது, இது அதிக பரிமாண தரவை குறைந்த பரிமாணத்திற்கு குறைக்கிறது, அதே நேரத்தில் முடிந்தவரை மாறுபாட்டைத் தக்க வைத்துக் கொள்கிறது.
StandardScaler().fit_transform(data)	தரவை சராசரியாக 0 மற்றும் நிலையான விலகல் 1 என அளவிடுவதன் மூலம் தரவை இயல்பாக்குவதற்கு StandardScaler பயன்படுகிறது, இது PCA க்கு அவசியம்.
R.from_euler('xyz', [10, -5, 2], degrees=True)	யூலர் கோணங்களைப் பயன்படுத்தி 3D சுழற்சி மாற்றத்தை உருவாக்குகிறது. இங்கே, 'xyz' சுழற்சி வரிசையைக் குறிப்பிடுகிறது, மேலும் கோணங்கள் டிகிரிகளில் வழங்கப்படுகின்றன.
rotation.apply(row)	கொடுக்கப்பட்ட தரவின் வரிசைக்கு முன்னர் வரையறுக்கப்பட்ட சுழற்சி மாற்றத்தை இது பயன்படுத்துகிறது, இது மோஷன் கேப்சர் தரவை அளவீடு செய்வதற்கு முக்கியமானது.
ax.scatter()	3D சிதறல் சதியை உருவாக்கப் பயன்படுகிறது. பரிமாணக் குறைப்புக்குப் பிறகு முக்கிய கூறுகளைக் காட்சிப்படுத்த இது தரவுப் புள்ளிகளை 3D விமானத்தில் வைக்கிறது.
np.unique(labels)	தரவுத்தொகுப்பிலிருந்து தனித்துவமான சைகை லேபிள்களைப் பிரித்தெடுக்கிறது. சதி மற்றும் காட்சிப்படுத்தலுக்கான தரவுப் புள்ளிகளைக் குழுவாக்கும் போது இது முக்கியமானது.
data.drop(['label'], axis=1)	தரவுத்தொகுப்பிலிருந்து குறிப்பிட்ட நெடுவரிசையை ('லேபிள்') நீக்குகிறது, பிசிஏ உள்ளீட்டிற்கான அம்சங்களில் மட்டும் கவனம் செலுத்துகிறது.
pd.concat(data, ignore_index=True)	பல டேட்டாஃப்ரேம்களை ஒரு பெரிய டேட்டாஃப்ரேமில் இணைக்கிறது, குறியீட்டை மீட்டமைப்பதன் மூலம் குறியீட்டு முரண்பாடுகள் இல்லை என்பதை உறுதிப்படுத்துகிறது.
fig.add_subplot(111, projection='3d')	Matplotlib உருவத்தில் ஒரு 3D ப்ளாட்டைச் சேர்க்கிறது, இது PCA முடிவுகளில் மூன்று முக்கிய கூறுகளை காட்சிப்படுத்த அனுமதிக்கிறது.
groupby(['label']).mean()	லேபிள்கள் மூலம் தரவைக் குழுவாக்கி, ஒவ்வொரு குழுவிற்கும் சராசரியைக் கணக்கிடுகிறது. இது சைகை திரும்பத் திரும்பச் செய்வதை ஒற்றைப் பிரதிநிதிப் புள்ளிகளாகச் சுருக்குகிறது.

சென்சார் அளவுத்திருத்தம் மற்றும் பிசிஏ க்ளஸ்டரிங் தவறான சீரமைப்பை எவ்வாறு சரிசெய்கிறது

இந்தத் தீர்வில், புதிதாகப் பதிவுசெய்யப்பட்ட கை அசைவுத் தரவு பிசிஏ இடத்தில் முந்தைய சைகைகளுடன் ஒத்துப்போகாத சிக்கலைத் தீர்க்க ஸ்கிரிப்ட்கள் நோக்கமாக உள்ளன. ஏனெனில் பிரச்சனை எழுகிறது (PCA) உள்ளீட்டுத் தரவு இயல்பாக்கப்பட்டது, சீரானது மற்றும் நன்கு முன்செயலாக்கப்பட்டதாகக் கருதுகிறது. சீரற்ற சென்சார் அளவுத்திருத்தம் அல்லது முறையற்ற அளவுகோல் பிசிஏ அடுக்குகளுக்கு வழிவகுக்கலாம், அவை ஒருங்கிணைந்தவற்றுக்குப் பதிலாக தனித்தனி க்ளஸ்டர்களைக் காட்டுகின்றன. முதல் ஸ்கிரிப்ட் சரியான தரவு முன் செயலாக்கம் மற்றும் பிசிஏ செயலாக்கத்தில் கவனம் செலுத்துகிறது, இரண்டாவது ஸ்கிரிப்ட் நேரத் தொடர் தரவை சீரமைக்க சென்சார் அளவுத்திருத்தத்தை அறிமுகப்படுத்துகிறது.

தொடங்குவதற்கு, முதல் ஸ்கிரிப்ட் பல கோப்புகளிலிருந்து மோஷன் கேப்சர் தரவை ஒரு தரவுத்தொகுப்பில் ஏற்றுகிறது. தி நிலை மற்றும் சுழற்சி சென்சார் மதிப்புகளை சீரான அளவில் சீராக்க பயன்படுத்தப்படுகிறது. பெரிய எண் வரம்புகளைக் கொண்ட அம்சங்கள் பிசிஏவில் ஆதிக்கம் செலுத்துவதில்லை என்பதை அளவிடுதல் உறுதி செய்கிறது, இது மாறுபாட்டை மட்டுமே கருதுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு அச்சு 0-10 க்கு இடையில் தரவைப் பதிவுசெய்தால், மற்றொரு அச்சு 0-0.1 ஐப் பதிவுசெய்தால், முந்தையது மிகவும் குறிப்பிடத்தக்கது என்று PCA தவறாகக் கருதலாம். இயல்பாக்கத்திற்குப் பிறகு, பிசிஏ தரவுத்தொகுப்பை மூன்று முக்கிய கூறுகளாகக் குறைக்கிறது, உயர் பரிமாணத் தரவின் காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் பகுப்பாய்வை எளிதாக்குகிறது.

பிசிஏ முடிவுகளைக் காட்ட, காட்சிப்படுத்தல் பகுதி 3D சிதறல் திட்டத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. ஸ்கிரிப்ட் சைகை லேபிள்கள் மூலம் தரவைக் குழுவாக்கி, சுருக்கப் புள்ளிகளை உருவாக்க ஒவ்வொரு குழுவின் சராசரியையும் கணக்கிடுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, "அலை" சைகையின் 10 மறுபடியும் ஒரு ஒற்றை 3D ஒருங்கிணைப்பில் சுருக்கப்பட்டுள்ளது, இது கொத்துகளை அடையாளம் காண்பதை எளிதாக்குகிறது. அசல் மற்றும் புதிய தரவு சரியாகச் சீரமைக்கப்பட்டால், ஒவ்வொரு சைகையும் 20 புள்ளிகள் கொண்ட ஒரு கிளஸ்டரை உருவாக்கும். இருப்பினும், சிக்கல் குறிப்பிடுவது போல, அவை தற்போது இரண்டு குழுக்களாகப் பிரிந்து, தவறான அமைப்பைக் குறிக்கிறது. இந்த முடிவு, அளவிடுதல் மட்டும் சிக்கலைத் தீர்க்காது, சென்சார் அளவுத்திருத்தத்தின் தேவைக்கு வழிவகுக்கும்.

இரண்டாவது ஸ்கிரிப்ட் சுழற்சி மாற்றங்களைப் பயன்படுத்தி ஒரு அளவுத்திருத்த படியை அறிமுகப்படுத்துகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, சென்சார் 5-டிகிரி தவறான சீரமைப்புடன் "ஃபிஸ்ட்" சைகையைப் பதிவுசெய்திருந்தால், தரவை மறுசீரமைக்க இந்த ஸ்கிரிப்ட் மாற்றத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. யூலர் கோணங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், குறியீடு அசல் குறிப்பு இடத்துடன் பொருந்தக்கூடிய நிலை மற்றும் சுழற்சி மதிப்புகளை சுழற்றுகிறது. இந்த மறுசீரமைப்பு PCA க்கு பழைய மற்றும் புதிய சைகைகளை ஒரே குழுவின் ஒரு பகுதியாக பார்க்க உதவுகிறது, 3D ப்ளாட்டில் ஒருங்கிணைந்த கிளஸ்டர்களை உருவாக்குகிறது. அளவிடுதல், பிசிஏ மற்றும் அளவுத்திருத்தம் ஆகியவற்றின் ஒருங்கிணைந்த பயன்பாடு தரவு நிலைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்துகிறது மற்றும் காட்சிப்படுத்தல் துல்லியத்தை மேம்படுத்துகிறது. இங்கே காட்டப்பட்டுள்ளபடி, சரியான முன் செயலாக்கம், கிளஸ்டரிங் சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கும் நம்பகமான பகுப்பாய்வை அடைவதற்கும் முக்கியமாகும். ✨

# 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())

துல்லியமான பிசிஏ பகுப்பாய்விற்கான தரவு நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்தல்

உடன் பணிபுரியும் போது கை சைகைகளைப் போலவே, பதிவுகள் முழுவதும் தரவு நிலைத்தன்மையை உறுதி செய்வது மிகவும் முக்கியமானது. பெரும்பாலும் கவனிக்கப்படாத ஒரு காரணி தரவு கைப்பற்றப்படும் சூழல் ஆகும். சென்சார் இடம் அல்லது சுற்றுப்புற வெப்பநிலையில் ஏற்படும் சிறிய மாற்றங்கள் போன்ற வெளிப்புற நிலைமைகள், சென்சார்கள் நிலை மற்றும் சுழற்சி மதிப்புகளை எவ்வாறு சேகரிக்கின்றன என்பதைப் பாதிக்கலாம். இந்த நுட்பமான மாறுபாடு பிசிஏ இடத்தில் தவறான அமைப்பை ஏற்படுத்தலாம், இது ஒரே மாதிரியான சைகைகளுக்கு தனித்தனி கிளஸ்டர்களுக்கு வழிவகுக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, வெவ்வேறு நேரங்களில் ஒரே அலை சைகையைப் பதிவு செய்வது வெளிப்புறக் காரணிகளால் சற்று மாற்றப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகளை உருவாக்கலாம்.

இந்தச் சிக்கலைத் தணிக்க, டைனமிக் டைம் வார்ப்பிங் (DTW) அல்லது ப்ரோக்ரஸ்டெஸ் பகுப்பாய்வு போன்ற சீரமைப்பு நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். இரண்டு வரிசைகளுக்கு இடையே உள்ள வேறுபாடுகளைக் குறைப்பதன் மூலம் நேர-தொடர் தரவை ஒப்பிட்டு சீரமைக்க DTW உதவுகிறது. இதற்கிடையில், ப்ரோக்ரஸ்டெஸ் பகுப்பாய்வு ஒரு தரவுத்தொகுப்புடன் மற்றொரு தரவுத்தொகுப்பை சீரமைக்க அளவிடுதல், சுழற்சி மற்றும் மொழிபெயர்ப்பு போன்ற மாற்றங்களைப் பயன்படுத்துகிறது. புதிய பதிவுகளைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன் அசல் குறிப்பு சைகைகளுடன் நெருக்கமாகச் சீரமைக்க இந்த முறைகள் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். . அத்தகைய முன்செயலாக்கத்தை அளவிடுதலுடன் இணைப்பது பிசிஏ இடத்தில் சைகை கிளஸ்டர்களின் ஒருங்கிணைந்த பிரதிநிதித்துவத்தை உறுதி செய்கிறது.

கூடுதலாக, இயந்திர கற்றல் நுட்பங்கள் போன்றவை சைகை தரவின் வலிமையை அதிகரிக்க முடியும். ஆட்டோஎன்கோடர்கள் உள்ளீட்டுத் தரவை மறுகட்டமைக்கும் போது பரிமாணத்தைக் குறைக்க வடிவமைக்கப்பட்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள். அசல் தரவில் ஒரு ஆட்டோஎன்கோடரைப் பயிற்றுவிப்பதன் மூலம், நீங்கள் புதிய சைகைகளை பகிரப்பட்ட மறைந்த இடத்தில் வரைபடமாக்கலாம், இது சென்சார் தவறான சீரமைப்பைப் பொருட்படுத்தாமல் நிலைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்துகிறது. உதாரணமாக, அலை சைகைகள் பற்றிய பயிற்சிக்குப் பிறகு, ஆட்டோஎன்கோடர் துல்லியமாக அதே கிளஸ்டரில் புதிய அலை பதிவுகளை வைக்கும், கிளஸ்டரிங் தவறான சீரமைப்பு சிக்கலை திறம்பட தீர்க்கும். 🚀

1. பிசிஏ என்றால் என்ன, மோஷன் கேப்சர் டேட்டாவிற்கு இது ஏன் பயன்படுத்தப்படுகிறது?
2. பிசிஏ, அல்லது , உயர் பரிமாணத் தரவின் பரிமாணத்தைக் குறைக்கப் பயன்படுகிறது. மோஷன் கேப்சருக்கு, இது சிக்கலான நிலை மற்றும் சுழற்சி மதிப்புகளை ஒரு சிறிய அம்சங்களின் தொகுப்பாக எளிதாக்குகிறது, அதே நேரத்தில் பெரும்பாலான மாறுபாடுகளைத் தக்க வைத்துக் கொள்கிறது.
3. எனது சைகைகள் ஏன் PCA ப்ளாட்களில் தனித்தனி கிளஸ்டர்களை உருவாக்குகின்றன?
4. முறையற்ற அளவீடு அல்லது சீரற்ற முன்செயலாக்கத்தால் இந்தப் பிரச்சினை அடிக்கடி எழுகிறது . தவறான சென்சார்கள் நிலை மதிப்புகளில் சிறிய வேறுபாடுகளை ஏற்படுத்தும், இது தனித்தனி கிளஸ்டர்களை ஏற்படுத்தும்.
5. அசல் தரவுகளுடன் புதிய மோஷன் கேப்சர் தரவை எவ்வாறு சீரமைப்பது?
6. போன்ற மாற்றங்களைப் பயன்படுத்தலாம் அல்லது புதிய தரவுத்தொகுப்புகளை குறிப்பு சைகைகளுடன் சீரமைக்க, பிசிஏ இடத்தில் நிலைத்தன்மையை உறுதிப்படுத்துகிறது.
7. பிசிஏ முடிவுகளில் அளவிடுதல் என்ன பங்கு வகிக்கிறது?
8. அனைத்து அம்சங்களும் அவற்றின் மதிப்புகளை தரப்படுத்துவதன் மூலம் சமமான முக்கியத்துவத்தைக் கொண்டிருப்பதை அளவிடுதல் உறுதி செய்கிறது. பயன்படுத்தி பெரிய எண் வரம்புகளைக் கொண்ட அம்சங்களின் ஆதிக்கத்தைத் தவிர்க்க உதவுகிறது.
9. இயக்கத் தரவில் உள்ள கிளஸ்டரிங் சிக்கல்களைத் தீர்க்க ஆட்டோஎன்கோடர்கள் உதவுமா?
10. ஆம், தன்னியக்க குறியாக்கிகள் பகிரப்பட்ட மறைந்த இடத்திற்கு தரவை வரைபடமாக்கும். அசல் தரவுகளில் ஒரு ஆட்டோஎன்கோடரைப் பயிற்றுவிப்பது, புதிய பதிவுகளை சீரமைக்க அனுமதிக்கிறது, பிசிஏ ப்ளாட்களில் ஒருங்கிணைந்த கிளஸ்டர்களை உருவாக்குகிறது.

மோஷன் கேப்சர் தரவுகளுக்கு பிசிஏ பயன்படுத்தப்படும்போது, ​​கை சைகைகள் போன்ற உயர் பரிமாணப் பதிவுகளை 3D இடத்தில் எளிதாக்குகிறது. இருப்பினும், சீரற்ற அளவீடு அல்லது சென்சார் சீரமைப்பு பெரும்பாலும் புதிய பதிவுகளிலிருந்து தரவு தனித்தனி கிளஸ்டர்களாகத் தோன்றும். எடுத்துக்காட்டாக, அளவுத்திருத்தத்தின் போது சென்சார்கள் நகர்ந்தால், ஒரே மாதிரியான இரண்டு "அலை" சைகைகள் தனித்தனி குழுக்களாகப் பிரிக்கப்படலாம். 🧤

இந்த சிக்கலை நிவர்த்தி செய்வதில், தரநிலைப்படுத்தல், மாறும் சீரமைப்பு (ப்ரோக்ரஸ்டெஸ் பகுப்பாய்வு போன்றவை) மற்றும் நிலையான அளவிடுதல் நுட்பங்கள் உள்ளிட்ட வலுவான முன்செயலாக்கப் படிகளைப் பயன்படுத்துகிறது. சரியான அளவுத்திருத்தம் மற்றும் முன் செயலாக்கத்துடன், PCA முடிவுகள் ஒரு ஒருங்கிணைந்த காட்சிப்படுத்தலை வழங்க முடியும், அங்கு ஒரே மாதிரியான சைகைகள் எதிர்பார்த்தபடி கிளஸ்டர், துல்லியமான மற்றும் நுண்ணறிவு பகுப்பாய்வை உறுதி செய்யும். 🚀