Вопрос или проблема
Сводка вопроса: Как можно выполнить задачу классификации индивидуумов по их данным о движении/позиции? У меня нет набора данных (в голове), но я буду делать вид, что он у меня есть, чтобы сделать мой вопрос немного более конкретным:
Пример данных: Допустим, у меня есть данные о позициях индивидуумов, выполняющих определённое упражнение, например, приседание. Во время этого занятия на 10 точках тела были установлены датчики движения, и их трёхмерные данные (координаты x, y и z) регистрировались с частотой 100 Гц. Конечно, различным людям может понадобиться разное время для выполнения движения. 50 человек — профессиональные спортсмены в лёгкой атлетике, а 50 — обычные люди, и их метки всем известны. Теперь цель заключается в том, чтобы создать модель, которая будет принимать данные о человеке, выполняющем приседания, и предсказывать, в какую из двух категорий он попадает (бинарная классификация).
Мои мысли: В движениях, безусловно, должна быть информация, чтобы улучшить результаты по сравнению с случайным угадыванием. Тем не менее, данные не совсем пригодны для любого статистического метода, который я знаю, таких как k-средние или случайные леса, так как наши (x, y, z) наблюдения имеют смысл только в сочетании с остальными движениями. Что мы могли бы сделать, так это вычислить некоторые сводные статистики (дисперсия позиции, максимальная глубина приседания и т.д.) для каждого датчика для каждого индивидума и применить некоторые из упомянутых методов к этим данным. Хотя я думаю, что это может сработать в некоторой степени, много информации, вероятно, будет потеряно, и различия в том, как эти группы движутся, могут быть очень тонкими и трудными для захвата такими сводными статистиками.
Мне любопытно, возможно ли другое решение, т.е. можно ли каким-либо образом использовать полные данные. Например, подать их в нейронную сеть и позволить ей самостоятельно организоваться для получения разумного результата, или даже с гораздо большим объемом данных это просто не будет иметь смысла. Если нет, то мне интересно, как можно подойти к извлечению таких сводных статистик (извлечение признаков? когда я использую этот термин, я думаю, например, о PCA, что, похоже, не применимо), в этом конкретном примере данных о движении, который кажется трудным; например, среднее значение по оси x имеет мало смысла.
Я видел два довольно похожих вопроса, которые немного помогли. Один из них имеет похожие данные, но касается классификации движений, однако этот человек задавал очень конкретные вопросы, и я не мог понять, как он манипулировал данными в данный момент для анализа, ссылка. Кроме того, я видел вопрос, который был очень похожим в том смысле, что вы видите временной ряд со значениями и затем должны сделать бинарную классификацию, ссылка. Ответы здесь непосредственно упоминали извлечение признаков, что заставляет меня думать, что это единственный подход, который может быть использован (но я спрашиваю, чтобы убедиться), но даже тогда мне было непонятно, как применить извлечение признаков к данным о движении, так как классические сводные метрики могут иметь мало смысла. Есть ли здесь какой-либо общий подход?
Помимо ответа на вопрос о примере данных, я был бы признателен за любую хорошую литературу/источники по подобным проблемам, особенно с точки зрения математика. У меня нет конкретной задачи, которую я хочу выполнить, но мне очень интересно, как можно подойти к таким проблемам.
Ответ или решение
Классификация по данным о движении
Классификация индивидов на основе данных о их движении – это сложная задача, однако с правильным подходом можно эффективно использовать имеющиеся данные для решения этой проблемы. В данной ситуации, когда у нас есть трехмерные координаты (x, y, z) десяти точек на теле, зафиксированные с частотой 100 Гц во время выполнения определённого упражнения, например, приседаний, возникает возможность применить методы машинного обучения, особенно если целью является бинарная классификация между профессиональными спортсменами и обычными людьми.
Подходы к решению задачи:
-
Обработка данных и предобработка:
- Поскольку данные имеют высокую частоту, важно обратить внимание на обработку временной составляющей. Можно разбить движения на сегменты фиксированной длины (например, каждый сегмент может охватывать 1 секунду или 100 точек времени).
- Убедитесь, что данные нормализованы по каждому измерению, чтобы различия между индивидуумами в масштабах движения не влияли на результаты.
-
Извлечение признаков (feature extraction):
- Вы правы, что просто использовать сырые координаты может быть недостаточно эффективно. Можно рассмотреть несколько подходов к извлечению признаков:
- Кинематические характеристики: Вычислить такие параметры, как амплитуда движения, скорость и ускорение (различные производные от позиции).
- Анализ контуров движения: Во время выполнения приседаний можно использовать кривые и контуры, чтобы захватить, как движутся суставы, и как они взаимодействуют друг с другом.
- Статистические характеристики: Рассчитать средние значения, стандартные отклонения, максимумы и минимумы для каждой координаты и для каждой точки на теле.
- Волновая форма (waveform): Имеет смысл использовать методы анализа временных рядов, например, преобразование Фурье или вейвлет-преобразование для выявления паттернов в данных.
- Московая математика: Применять модели машинного обучения напрямую на временных рядах перемещений с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN) или одномерных свёрточных нейронных сетей (1D CNN), которые хорошо работают с последовательными данными.
- Вы правы, что просто использовать сырые координаты может быть недостаточно эффективно. Можно рассмотреть несколько подходов к извлечению признаков:
-
Выбор модели для классификации:
- Исходя из извлечённых признаков, можно применить различные методы машинного обучения, включая:
- Логистическая регрессия или SVM для простых признаков.
- Случайные леса и бустинг, если признаки достаточно сложные.
- Глубокие нейронные сети, если объем данных достаточен для тренировки более сложных моделей.
- Поскольку количество классов ограничено (две категории), примеры методов обучения с подкреплением могут оказаться особенно полезными в данной задаче.
- Исходя из извлечённых признаков, можно применить различные методы машинного обучения, включая:
-
Оценка модели:
- Для оценки качества модели следует использовать стандартные метрики классификации, такие как точность (accuracy), полнота (recall), F-мера (F1-score) и матрица ошибок (confusion matrix).
- Перекрестная проверка также поможет избежать переобучения и обеспечит надежную оценку производительности модели.
Литература и источники:
- "Pattern Recognition and Machine Learning" – Christopher M. Bishop.
- "Deep Learning" – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, и Aaron Courville.
- Статьи по биомеханике и спортивной аналитике могут предоставить дополнительные идеи о том, какие признаки могут быть полезными.
- Специальные конференции, такие как "International Conference on Movement and Computing" (MoCo), могут быть полезны для изучения актуальных решений в данной области.
Таким образом, задача классификации движений через данные о позициях требует комплексного подхода, включающего как извлечение признаков, так и использование сложных моделей машинного обучения для достижения точных результатов.