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測定した動作の加速度(+gyro)の時間の長さ(=arrayの長さ)が異なった場合に、機械学習の特徴量としてデータ形式を揃える方法について

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yohehe

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人体の動作の推定分類をdeeplearningなどで行うと考えた際の効果的な特徴量の設定について悩んでおります。どうしてもここから進めません。

<目指したいこと>
時間内に行われた動作のパターン分類

<現在行なっている手法>

測定:加速度,ジャイロセンサー値(quaternion利用)
測定手法:
30Hzなどで測定回数を決め、指定した単位時間内に行うことで特徴量を作成。
分類に使用している手法
SVM,randomforest
keras(tensorflow)
RNN(LSTM)

パターン分類などでrandomforestなどのimportance_グラフ化でデータをみると指定した時間内に行なったデータを特徴量としているため、特徴量として偏ったデータになっている印象。

<目指したいもの>
可能であれば、
データ測定時に30hz固定のみで測定して、測定時間を設定することなく動作ごとに測定して(=arrayの長さが異なる)、そのデータから分類のための特徴量(X)を作成したい。それを何らかの方法でデータ形式を揃えてmodel.fitで分類器を作成していきたい。

特徴量として設定するためには、できるだけ特徴量を揃えておくべきだと思うのですが、こういった加速度などのデータの際に圧縮などの手法などはがありますでしょうか。
画像などのdeeplearningにおいて画素数を揃えるような手法だとは思うのですが。

アドバイスをいただけますと幸いです。よろしくお願いいたします。

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  • t_obara

    2018/07/19 19:27

    「時間指定せず測定した際に測定したarray数が異なる」という表現がちょっと把握しきれないので、もう少し補足いただけると助かります。単に測定間隔に違いが出るため、サンプル数に違いが出るという意図なのでしょうか?

    キャンセル

  • yohehe

    2018/07/19 20:49 編集

    t_obara様、ご指摘ありがとうございます。追記修正いたしました。測定したデータごとに長さが変動する(arrayの長さが異なる)データから分類器を作りたいということなのですが。 画像のディープラーニングでは画素数を統一していると思うのですが、model.fitに適応するために加速度の行列arrayデータを効果的に圧縮や削減(言い方が適切ではないかもしれませんが)するような方法が何かございますでしょうか。

    キャンセル

  • t_obara

    2018/07/20 11:55

    「測定したデータごとに長さが変動する」とは?圧縮や削減が必要となるケースの場合、なぜ違いが出るのかにより適切な方法が異なると思いますので、その点を確認したいのです。もっと具体的に教えていただけると助かります。もちろん、それを確認しても「私」が回答できるとは限りませんが。

    キャンセル

  • yohehe

    2018/07/20 12:32 編集

    すみません、ありがとうございます。 現在は数秒という時間を指定してその時間内に学習させたい動作を行なってデータを作成しています。言い方は変かもしれませんが、時間を指定せずより自然に動作するような形で動作を行なってそのデータ=それぞれの測定した時間差分のarrayの長さが異なったものからmodel.fitが可能かが、わからないでおります。圧縮などをそれぞれのデータごとに個別に行なってしまうと、おそらく機械学習のような手法を用いる際は望ましくないと思われますので。 数学、プログラミング初心者で説明が曖昧で申し訳ないのですが、特徴量が異なるような場合に学習させる手法が存在するか色々調べてもわからないでおります。自然言語のRNNなどの方法が使えるかと思ったのですが、、。 今のところFFT,窓関数や畳み込みなどを調べております。

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