[python] 파이썬을 활용한 행동 인식 프로젝트

14 Dec 2023

python

행동 인식은 컴퓨터 비전 및 기계 학습 분야에서 중요한 주제 중 하나입니다. 행동 인식을 위해 파이썬을 사용하여 데이터를 분석하고 모델을 구축하는 프로젝트를 생각 중이시라면, 이를 위한 다양한 기술과 도구들을 활용할 수 있습니다.

1. 데이터 수집

행동 인식을 위한 첫 번째 단계는 적절한 데이터를 수집하는 것입니다. 가속도계, 자이로스코프, 비디오 데이터 등의 다양한 센서를 사용하여 행동 데이터를 수집할 수 있습니다. 또한 공개 데이터 세트를 활용할 수도 있습니다. 예를 들어, UCI 기계 학습 리포지토리에서 제공하는 여러 가지 행동 데이터 세트를 활용할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('behavior_data.csv')

2. 데이터 전처리

수집한 데이터를 분석하기 전에, 먼저 데이터를 정제하고 전처리해야 합니다. 누락된 값이나 이상치를 처리하고, 데이터를 정규화하거나 변환해야 할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

# 누락된 값 처리
data.dropna(inplace=True)

# 데이터 정규화
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

3. 특징 추출

분석에 적합한 형태로 데이터의 특징을 추출해야 합니다. 주파수 도메인에서 피크를 찾거나, 주요 구간을 추출하는 등의 작업이 필요할 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 차원을 줄이고, 핵심 정보를 추출할 수 있습니다.

# Fourier 변환을 통한 주파수 도메인 특징 추출
import numpy as np
fft_features = np.fft.fft(data)

4. 모델링

모델링 단계에서는 행동 인식을 위한 분류기를 구축합니다. 다양한 머신 러닝 및 딥 러닝 기술을 활용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다. 예를 들어, SVM, 랜덤 포레스트, 신경망 등의 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 데이터 세트를 훈련 및 테스트 세트로 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(scaled_data, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# SVM 모델 학습
clf = SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

5. 성능 평가

모델을 학습시킨 후에는 그 성능을 평가해야 합니다. 정확도, 정밀도, 재현율 등을 기반으로 모델의 성과를 측정하고, 필요에 따라 모델을 개선할 수 있습니다.

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 테스트 데이터에 대한 예측 수행
y_pred = clf.predict(X_test)

# 정확도 계산
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

6. 결과 시각화

마지막으로, 행동 인식 모델의 결과를 시각화하여 해석 가능한 형태로 제시할 수 있습니다. 예를 들어, 혼동 행렬, ROC 곡선 등을 통해 모델의 성능을 시각적으로 확인할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix

# 혼동 행렬 시각화
plot_confusion_matrix(clf, X_test, y_test, display_labels=class_names)
plt.show()

이와 같이, 파이썬을 활용한 행동 인식 프로젝트는 다양한 단계를 거치며 데이터를 수집, 전처리, 모델링하고 평가 및 시각화하는 작업을 포함합니다. 파이썬의 다양한 라이브러리와 도구를 활용하여 효율적으로 프로젝트를 수행할 수 있습니다.

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