ٹائم سیریز موشن کیپچر ڈیٹا میں PCA کلسٹرنگ کے مسائل کو حل کرنا

موشن کیپچر ڈیٹا میں پی سی اے کلسٹرنگ تضادات کو سمجھنا

استعمال کرنے کا تصور کریں۔ سمارٹ دستانے اپنے ہاتھ کی پیچیدہ حرکات کو پکڑنے کے لیے اور پھر یہ معلوم کرنے کے لیے کہ پی سی اے تجزیہ چلانے کے بعد پیٹرن توقع کے مطابق نہیں ہوتے۔ یہ مایوس کن ہے، خاص طور پر جب آپ کا مقصد ٹائم سیریز موشن ڈیٹا کی ساخت کو محفوظ رکھتے ہوئے اس کی پیچیدگی کو کم کرنا ہے۔

میرے معاملے میں، میں نے سینسر سے لیس دستانے کا استعمال کرتے ہوئے ہاتھ کے اشاروں کو ریکارڈ کیا جو پوزیشنی اور گردشی اقدار کو ٹریک کرتا ہے۔ اس ڈیٹا کے طول و عرض کو کم کرنے کے لیے PCA کا اطلاق کرنے کے بعد، میں نے اسے ہر اشارے کے لیے کلسٹرز کو تصور کرنے کے لیے تیار کیا۔ توقع؟ واضح، متحد کلسٹرز جو پرانی اور نئی دونوں ریکارڈنگز کو بغیر کسی رکاوٹ کے اوورلیپ کرتے ہوئے دکھا رہے ہیں۔

تاہم، نتیجہ حیران کن تھا۔ 20 متحد پوائنٹس کی بجائے (10 پرانے ڈیٹا سے اور 10 نئے ڈیٹا سے)، پی سی اے پلاٹ دکھایا گیا دو الگ الگ کلسٹرز ہر اشارے کے لیے۔ ایسا لگتا تھا جیسے ایک جیسے ہونے کے باوجود اشارے بالکل بدل گئے تھے۔ اس غیر متوقع رویے نے ڈیٹا اسکیلنگ، سینسر کی مستقل مزاجی، اور پری پروسیسنگ کے طریقوں کے بارے میں اہم سوالات اٹھائے۔ 🧐

اگر آپ نے کبھی موشن کیپچر یا سینسر پر مبنی ڈیٹا سیٹس کے ساتھ کام کیا ہے، تو آپ اس مسئلے سے متعلق ہو سکتے ہیں۔ پری پروسیسنگ یا کیلیبریشن میں چھوٹی متضادیاں PCA کی جگہ میں بڑے پیمانے پر انحراف کا سبب بن سکتی ہیں۔ آئیے اس بات کو کھولتے ہیں کہ ان الگ الگ کلسٹرز کی وجہ کیا ہو سکتی ہے اور آپ کے موشن کیپچر ڈیٹا کو مؤثر طریقے سے سیدھ میں کرنے کے لیے ممکنہ حل تلاش کریں۔

سینسر کیلیبریشن اور پی سی اے کلسٹرنگ کی غلط ترتیب کو کیسے ٹھیک کریں۔

اس حل میں، اسکرپٹ کا مقصد ایک ایسے مسئلے کو حل کرنا ہے جہاں نئے ریکارڈ شدہ ہینڈ موشن ڈیٹا PCA اسپیس میں پچھلے اشاروں کے ساتھ موافق نہیں ہوتا ہے۔ مسئلہ پیدا ہوتا ہے کیونکہ پرنسپل اجزاء کا تجزیہ (PCA) فرض کرتا ہے کہ ان پٹ ڈیٹا نارمل، مستقل، اور اچھی طرح سے پہلے سے پروسیس شدہ ہے۔ متضاد سینسر کیلیبریشن یا غلط پیمانہ پی سی اے پلاٹوں کا باعث بن سکتا ہے جو متحد کی بجائے الگ الگ کلسٹرز دکھاتے ہیں۔ پہلی اسکرپٹ مناسب ڈیٹا پری پروسیسنگ اور پی سی اے کے نفاذ پر مرکوز ہے، جب کہ دوسری اسکرپٹ ٹائم سیریز کے ڈیٹا کو سیدھ میں لانے کے لیے سینسر کیلیبریشن متعارف کراتی ہے۔

شروع کرنے کے لیے، پہلا اسکرپٹ متعدد فائلوں سے موشن کیپچر ڈیٹا کو ایک ڈیٹاسیٹ میں لوڈ کرتا ہے۔ دی سٹینڈرڈ اسکیلر یکساں پیمانے پر پوزیشنی اور گردشی سینسر کی اقدار کو معمول پر لانے کے لیے لاگو کیا جاتا ہے۔ اسکیلنگ اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ بڑی عددی رینج والی خصوصیات PCA پر حاوی نہیں ہوں گی، جو صرف تغیر پر غور کرتی ہے۔ مثال کے طور پر، اگر ایک محور 0-10 کے درمیان ڈیٹا ریکارڈ کرتا ہے جبکہ دوسرا 0-0.1 ریکارڈ کرتا ہے، PCA غلط طریقے سے فرض کر سکتا ہے کہ سابقہ ​​زیادہ اہم ہے۔ نارملائزیشن کے بعد، پی سی اے ڈیٹاسیٹ کو تین اہم اجزاء میں گھٹا دیتا ہے، جس سے اعلیٰ جہتی ڈیٹا کے تصور اور تجزیہ کو آسان بنایا جاتا ہے۔

ویژولائزیشن کا حصہ پی سی اے کے نتائج ظاہر کرنے کے لیے 3D سکیٹر پلاٹ کا استعمال کرتا ہے۔ اسکرپٹ اعداد و شمار کو اشارہ لیبل کے ذریعہ گروپ کرتا ہے اور سمری پوائنٹس بنانے کے لیے ہر گروپ کے وسط کا حساب لگاتا ہے۔ مثال کے طور پر، "لہر" کے اشارے کی 10 تکرار کا خلاصہ ایک واحد 3D کوآرڈینیٹ میں کیا جاتا ہے، جس سے کلسٹرز کی شناخت کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ اگر اصل اور نیا ڈیٹا درست طریقے سے سیدھ میں ہوتا ہے، تو ہر اشارہ 20 پوائنٹس کا ایک کلسٹر بنائے گا۔ تاہم، جیسا کہ مسئلہ سے پتہ چلتا ہے، وہ فی الحال دو کلسٹرز میں تقسیم ہو گئے ہیں، جو غلط ترتیب کی نشاندہی کرتے ہیں۔ اس نتیجہ سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ اکیلے پیمانے سے مسئلہ حل نہیں ہو سکتا، جس کی وجہ سے سینسر کیلیبریشن کی ضرورت پیش آتی ہے۔

دوسری اسکرپٹ گردش کی تبدیلیوں کا استعمال کرتے ہوئے ایک انشانکن مرحلہ متعارف کراتی ہے۔ مثال کے طور پر، اگر سینسر نے 5 ڈگری کی غلط ترتیب کے ساتھ "مٹھی" کے اشارے کو ریکارڈ کیا، تو یہ اسکرپٹ ڈیٹا کو دوبارہ ترتیب دینے کے لیے ایک تبدیلی کا اطلاق کرتا ہے۔ یولر زاویوں کا استعمال کرتے ہوئے، کوڈ اصل حوالہ کی جگہ سے ملنے کے لیے پوزیشنی اور گردشی اقدار کو گھماتا ہے۔ یہ دوبارہ ترتیب دینے سے PCA کو پرانے اور نئے دونوں اشاروں کو ایک ہی گروپ کے حصے کے طور پر دیکھنے میں مدد ملتی ہے، جس سے 3D پلاٹ میں متحد کلسٹر بنتے ہیں۔ اسکیلنگ، پی سی اے، اور کیلیبریشن کا مشترکہ استعمال ڈیٹا کی مستقل مزاجی کو یقینی بناتا ہے اور تصور کی درستگی کو بہتر بناتا ہے۔ مناسب پری پروسیسنگ، جیسا کہ یہاں دکھایا گیا ہے، کلسٹرنگ کے مسائل کو حل کرنے اور قابل اعتماد تجزیہ حاصل کرنے کی کلید ہے۔ ✨

# 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())

درست پی سی اے تجزیہ کے لیے ڈیٹا کی مستقل مزاجی کو یقینی بنانا

کے ساتھ کام کرتے وقت موشن کیپچر ڈیٹا ہاتھ کے اشاروں کی طرح، ریکارڈنگ میں ڈیٹا کی مستقل مزاجی کو یقینی بنانا اہم ہے۔ ایک اکثر نظر انداز کرنے والا عنصر وہ ماحول ہوتا ہے جس میں ڈیٹا کو پکڑا جاتا ہے۔ بیرونی حالات، جیسے سینسر کی جگہ یا محیطی درجہ حرارت میں معمولی تبدیلیاں، اس بات پر اثر انداز ہو سکتی ہیں کہ سینسر کس طرح پوزیشنی اور گردشی اقدار کو اکٹھا کرتے ہیں۔ یہ لطیف تغیر پی سی اے کی جگہ میں غلط ترتیب کا سبب بن سکتا ہے، جس سے بظاہر ایک جیسے اشاروں کے لیے الگ الگ کلسٹر بن جاتے ہیں۔ مثال کے طور پر، مختلف اوقات میں ایک ہی لہر کے اشارے کو ریکارڈ کرنا بیرونی عوامل کی وجہ سے تھوڑا سا شفٹ شدہ ڈیٹا سیٹ پیدا کر سکتا ہے۔

اس مسئلے کو کم کرنے کے لیے، آپ الائنمنٹ تکنیک، جیسے ڈائنامک ٹائم وارپنگ (DTW) یا پروکرسٹس تجزیہ استعمال کر سکتے ہیں۔ DTW دو ترتیبوں کے درمیان فرق کو کم کر کے ٹائم سیریز ڈیٹا کا موازنہ اور سیدھ میں کرنے میں مدد کرتا ہے۔ دریں اثنا، پروکرسٹس تجزیہ ایک ڈیٹاسیٹ کو دوسرے ڈیٹاسیٹ کے ساتھ سیدھ میں لانے کے لیے اسکیلنگ، گردش، اور ترجمہ جیسی تبدیلیوں کا اطلاق کرتا ہے۔ یہ طریقے خاص طور پر اس بات کو یقینی بنانے کے لیے مفید ہیں کہ نئی ریکارڈنگ لاگو کرنے سے پہلے اصل حوالہ کے اشاروں کے ساتھ مل کر سیدھ میں ہوں۔ پرنسپل اجزاء کا تجزیہ. اس طرح کی پری پروسیسنگ کو اسکیلنگ کے ساتھ جوڑنا PCA اسپیس میں اشاروں کے کلسٹرز کی متحد نمائندگی کو یقینی بناتا ہے۔

مزید برآں، مشین سیکھنے کی تکنیک جیسے آٹو انکوڈرز اشارہ ڈیٹا کی مضبوطی کو بڑھا سکتا ہے۔ آٹو اینکوڈرز نیورل نیٹ ورکس ہیں جو ان پٹ ڈیٹا کی تشکیل نو کے دوران جہت کو کم کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔ اصل ڈیٹا پر آٹو اینکوڈر کو تربیت دے کر، آپ سینسر کی غلط ترتیب سے قطع نظر مستقل مزاجی کو یقینی بناتے ہوئے، مشترکہ خفیہ جگہ میں نئے اشاروں کا نقشہ بنا سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، لہر کے اشاروں پر تربیت کے بعد، آٹو اینکوڈر درست طریقے سے نئی لہر کی ریکارڈنگ کو اسی کلسٹر میں رکھے گا، جس سے کلسٹرنگ کی غلط ترتیب کے مسئلے کو مؤثر طریقے سے حل کیا جائے گا۔ 🚀