시계열 모션 캡처 데이터의 PCA 클러스터링 문제 해결

모션 캡처 데이터의 PCA 클러스터링 불일치 이해

다음을 사용한다고 상상해 보세요. 손의 복잡한 움직임을 포착한 다음 PCA 분석을 실행한 후 패턴이 예상대로 정렬되지 않는 것을 발견합니다. 특히 구조를 유지하면서 시계열 모션 데이터의 복잡성을 줄이는 것이 목표인 경우에는 실망스럽습니다.

내 경우에는 위치 및 회전 값을 추적하는 센서가 장착된 장갑을 사용하여 손 동작을 기록했습니다. 이 데이터의 차원을 줄이기 위해 PCA를 적용한 후 각 제스처에 대한 클러스터를 시각화하기 위해 플롯했습니다. 기대? 이전 녹음과 새 녹음이 원활하게 겹치는 것을 보여주는 명확하고 통합된 클러스터입니다.

그러나 결과는 의외였습니다. 20개의 통합 포인트(이전 데이터에서 10개, 새 데이터에서 10개) 대신 PCA 플롯이 표시되었습니다. 각 제스처마다. 똑같은 몸짓임에도 불구하고 몸짓이 완전히 달라진 것처럼 보였다. 이러한 예상치 못한 동작은 데이터 확장, 센서 일관성 및 전처리 방법에 대한 중요한 질문을 제기했습니다. 🧐

모션 캡처 또는 센서 기반 데이터 세트로 작업한 적이 있다면 이 문제와 관련이 있을 수 있습니다. 전처리 또는 교정의 작은 불일치로 인해 PCA 공간에 큰 편차가 발생할 수 있습니다. 이러한 개별 클러스터의 원인이 무엇인지 알아보고 모션 캡처 데이터를 효과적으로 정렬할 수 있는 잠재적인 솔루션을 살펴보겠습니다.

명령	사용예
from sklearn.decomposition import PCA	이는 가능한 많은 분산을 유지하면서 고차원 데이터를 낮은 차원으로 줄이는 PCA(주성분 분석) 모듈을 가져옵니다.
StandardScaler().fit_transform(data)	StandardScaler는 PCA에 필수적인 평균 0과 표준편차 1을 갖도록 데이터를 스케일링하여 정규화하는 데 사용됩니다.
R.from_euler('xyz', [10, -5, 2], degrees=True)	오일러 각도를 사용하여 3D 회전 변환을 만듭니다. 여기서 'xyz'는 회전 순서를 지정하고 각도는 도 단위로 제공됩니다.
rotation.apply(row)	이는 이전에 정의된 회전 변환을 주어진 데이터 행에 적용하며, 이는 모션 캡처 데이터를 보정하는 데 중요합니다.
ax.scatter()	3D 산점도를 만드는 데 사용됩니다. 차원 축소 후 주요 구성 요소를 시각화하기 위해 데이터 포인트를 3D 평면에 배치합니다.
np.unique(labels)	데이터세트에서 고유한 동작 라벨을 추출합니다. 이는 플로팅 및 시각화를 위해 데이터 포인트를 그룹화할 때 중요합니다.
data.drop(['label'], axis=1)	PCA 입력 기능에만 초점을 맞춰 데이터 세트에서 지정된 열('레이블')을 제거합니다.
pd.concat(data, ignore_index=True)	여러 데이터프레임을 하나의 큰 데이터프레임으로 병합하여 인덱스를 재설정하여 인덱스 충돌이 발생하지 않도록 합니다.
fig.add_subplot(111, projection='3d')	Matplotlib 그림에 3D 플롯을 추가하여 PCA 결과의 세 가지 주요 구성 요소를 시각화할 수 있습니다.
groupby(['label']).mean()	라벨별로 데이터를 그룹화하고 각 그룹의 평균을 계산합니다. 이는 제스처 반복을 단일 대표 지점으로 요약합니다.

센서 교정 및 PCA가 클러스터링 정렬 불량을 수정하는 방법

이 솔루션에서 스크립트는 새로 기록된 손 동작 데이터가 PCA 공간의 이전 제스처와 정렬되지 않는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 문제가 발생하는 이유는 (PCA)는 입력 데이터가 정규화되고 일관되며 잘 전처리되었다고 가정합니다. 일관되지 않은 센서 교정이나 부적절한 스케일링으로 인해 통합된 클러스터가 아닌 별도의 클러스터를 표시하는 PCA 플롯이 발생할 수 있습니다. 첫 번째 스크립트는 적절한 데이터 전처리 및 PCA 구현에 초점을 맞추고, 두 번째 스크립트는 시계열 데이터를 정렬하기 위한 센서 교정을 소개합니다.

시작하려면 첫 번째 스크립트가 여러 파일의 모션 캡처 데이터를 단일 데이터 세트로 로드합니다. 그만큼 위치 및 회전 센서 값을 균일한 스케일로 정규화하기 위해 적용됩니다. 스케일링을 사용하면 수치 범위가 더 큰 특징이 분산만 고려하는 PCA를 지배하지 않게 됩니다. 예를 들어, 한 축이 0-10 사이의 데이터를 기록하고 다른 축이 0-0.1을 기록하는 경우 PCA는 전자가 더 중요하다고 잘못 가정할 수 있습니다. 정규화 후 PCA는 데이터 세트를 세 가지 주요 구성 요소로 줄여 고차원 데이터의 시각화 및 분석을 단순화합니다.

시각화 부분은 3D 산점도를 사용하여 PCA 결과를 표시합니다. 스크립트는 동작 레이블별로 데이터를 그룹화하고 각 그룹의 평균을 계산하여 요약 포인트를 생성합니다. 예를 들어, "물결" 동작을 10회 반복하면 단일 3D 좌표로 요약되므로 클러스터를 더 쉽게 식별할 수 있습니다. 원본 데이터와 새 데이터가 올바르게 정렬되면 각 동작은 20개 지점의 단일 클러스터를 형성합니다. 그러나 문제에서 알 수 있듯이 현재 두 개의 클러스터로 분할되어 정렬이 잘못되었음을 나타냅니다. 이 결과는 스케일링만으로는 문제를 해결할 수 없으므로 센서 교정이 필요함을 의미합니다.

두 번째 스크립트에서는 회전 변환을 사용하는 보정 단계를 소개합니다. 예를 들어 센서가 5도 정렬이 잘못된 '주먹' 동작을 기록한 경우 이 스크립트는 변환을 적용하여 데이터를 다시 정렬합니다. 오일러 각도를 사용하여 코드는 원래 참조 공간과 일치하도록 위치 및 회전 값을 회전합니다. 이러한 재조정은 PCA가 이전 제스처와 새 제스처를 모두 동일한 그룹의 일부로 확인하여 3D 플롯에서 통합 클러스터를 생성하는 데 도움이 됩니다. 스케일링, PCA 및 교정을 함께 사용하면 데이터 일관성이 보장되고 시각화 정확도가 향상됩니다. 여기에 표시된 대로 적절한 전처리는 클러스터링 문제를 해결하고 안정적인 분석을 달성하는 데 중요합니다. ✨

# 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())

정확한 PCA 분석을 위한 데이터 일관성 보장

함께 일할 때 손짓처럼 녹음 전반에 걸쳐 데이터 일관성을 보장하는 것이 중요합니다. 흔히 간과되는 요소 중 하나는 데이터가 캡처되는 환경입니다. 센서 배치나 주변 온도의 약간의 변화와 같은 외부 조건은 센서가 위치 및 회전 값을 수집하는 방식에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 미묘한 변화로 인해 PCA 공간의 정렬 불량이 발생하여 겉보기에 동일한 동작에 대해 클러스터가 분리될 수 있습니다. 예를 들어, 동일한 물결 동작을 서로 다른 시간에 기록하면 외부 요인으로 인해 데이터 세트가 약간 이동될 수 있습니다.

이 문제를 완화하려면 DTW(동적 시간 왜곡) 또는 Procrustes 분석과 같은 정렬 기술을 적용할 수 있습니다. DTW는 두 시퀀스 간의 차이를 최소화하여 시계열 데이터를 비교하고 정렬하는 데 도움이 됩니다. 한편 Procrustes 분석은 크기 조정, 회전, 변환과 같은 변환을 적용하여 한 데이터 세트를 다른 데이터 세트와 정렬합니다. 이러한 방법은 적용하기 전에 새 녹음이 원래 참조 동작과 긴밀하게 정렬되도록 하는 데 특히 유용합니다. . 이러한 전처리를 스케일링과 결합하면 PCA 공간에서 제스처 클러스터의 통합 표현이 보장됩니다.

또한 다음과 같은 머신러닝 기술이 제스처 데이터의 견고성을 향상시킬 수 있습니다. 오토인코더는 입력 데이터를 재구성하는 동안 차원을 줄이도록 설계된 신경망입니다. 원본 데이터에 대해 자동 인코더를 훈련함으로써 새로운 제스처를 공유 잠재 공간에 매핑하여 센서 정렬 불량에 관계없이 일관성을 보장할 수 있습니다. 예를 들어, 물결 동작에 대한 교육을 마친 후 자동 인코더는 새로운 물결 기록을 동일한 클러스터에 정확하게 배치하여 클러스터링 정렬 문제를 효과적으로 해결합니다. 🚀

1. PCA란 무엇이며 모션 캡처 데이터에 사용되는 이유는 무엇입니까?
2. PCA 또는 , 고차원 데이터의 차원을 줄이는 데 사용됩니다. 모션 캡처의 경우 대부분의 분산을 유지하면서 복잡한 위치 및 회전 값을 더 작은 기능 세트로 단순화합니다.
3. 내 제스처가 PCA 플롯에서 별도의 클러스터를 형성하는 이유는 무엇입니까?
4. 이 문제는 부적절한 크기 조정이나 일관성 없는 전처리로 인해 자주 발생합니다. . 센서가 잘못 정렬되면 위치 값에 약간의 차이가 발생하여 별도의 클러스터가 발생할 수 있습니다.
5. 새 모션 캡처 데이터를 원본 데이터와 어떻게 정렬할 수 있나요?
6. 다음과 같은 변환을 사용할 수 있습니다. 또는 새로운 데이터 세트를 참조 제스처에 맞춰 PCA 공간의 일관성을 보장합니다.
7. 스케일링은 PCA 결과에서 어떤 역할을 합니까?
8. 크기 조정은 해당 값을 표준화하여 모든 기능의 중요성이 동일하도록 보장합니다. 사용 수치 범위가 더 큰 특징의 우세를 방지하는 데 도움이 됩니다.
9. 오토인코더가 모션 데이터의 클러스터링 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니까?
10. 예, 자동 인코더는 데이터를 공유 잠재 공간에 매핑합니다. 원본 데이터에 대해 자동 인코더를 훈련하면 새로운 기록을 정렬하여 PCA 플롯에 통합 클러스터를 생성할 수 있습니다.

모션 캡처 데이터에 PCA를 적용하면 손짓 등 고차원 기록을 3D 공간으로 단순화한다. 그러나 일관되지 않은 크기 조정이나 센서 정렬로 인해 새 기록의 데이터가 별도의 클러스터로 나타나는 경우가 많습니다. 예를 들어, 보정 중에 센서가 표류하는 경우 두 개의 동일한 "물결" 제스처가 별개의 그룹으로 분할될 수 있습니다. 🧤

이 문제를 해결하려면 표준화, 동적 정렬(예: Procrustes 분석) 및 일관된 확장 기술을 포함한 강력한 전처리 단계를 적용해야 합니다. 적절한 보정 및 전처리를 통해 PCA 결과는 동일한 제스처가 예상대로 클러스터되는 통합 시각화를 제공하여 정확하고 통찰력 있는 분석을 보장할 수 있습니다. 🚀