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![加速度センサの値をテキストに出力
1/30[秒]ごとのCMMotionManagerの出力
適当なtxtファイルとしてiPhone内に保存
テキストファイルをPCに持ってくる](https://image.slidesharecdn.com/app-dojo-2014-03-23-140327060253-phpapp01/75/App-dojo-2014-03-27-7-2048.jpg)
![iPhoneからlibsvmを使う
- (BOOL)isHadouken:(NSArray *)vector {
!
int size = (int)vector.count;
struct svm_node *node = malloc(sizeof(struct svm_node) * (size+1));
for (int i = 0 ; i < size; ++i) {
NSNumber *num = vector[i];
node[i].value = [num doubleValue];
node[i].index = i+1;
}
!
node[size].index = -1;
!
double v = svm_predict(_model, node);
!
free(node);
!
return v > 0;
}
• svm_node型の配列が識別で用いるベクトルとなる](https://image.slidesharecdn.com/app-dojo-2014-03-23-140327060253-phpapp01/75/App-dojo-2014-03-27-21-2048.jpg)
Uploaded byyuichi takeda
App dojo-2014-03-27
app道場で発表した資料です. UIHadoukenGestureRecognizerを作りました。 http://atnd.org/events/48642
App dojo-2014-03-27
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- 10. センサ出力のクラスタリング ○ x軸 ○ y軸 ○z軸 波動拳領域 非波動拳領域
- 11. センサ出力のクラスタリング ラベル ベクトル 非波動拳領域 1:-0.6063842:0.008987 3:-0.586578 …
- 12. センサ出力のクラスタリング ラベル ベクトル 非波動拳領域 1:-0.6063842:0.008987 3:-0.586578 … 非波動拳領域 1:-0.867035 2:-0.063141 3:-0.871124…
- 13. センサ出力のクラスタリング ラベル ベクトル 非波動拳領域 1:-0.6063842:0.008987 3:-0.586578 … 非波動拳領域 1:-0.867035 2:-0.063141 3:-0.871124… 非波動拳領域 1:-0.772018 2:0.077805 3:-1.037018 …
- 14. センサ出力のクラスタリング ラベル ベクトル 非波動拳領域 1:-0.6063842:0.008987 3:-0.586578 … 非波動拳領域 1:-0.867035 2:-0.063141 3:-0.871124… 非波動拳領域 1:-0.772018 2:0.077805 3:-1.037018 … 波動拳領域 1:0.6259 2:-0.380203 3:0.346146 …
- 15. センサ出力のクラスタリング ラベル ベクトル 非波動拳領域 1:-0.6063842:0.008987 3:-0.586578 … 非波動拳領域 1:-0.867035 2:-0.063141 3:-0.871124… 非波動拳領域 1:-0.772018 2:0.077805 3:-1.037018 … 波動拳領域 1:0.6259 2:-0.380203 3:0.346146 … 非波動拳領域 1:0.914429 2:-0.373398 3:0.204132 …
- 16. センサ出力のクラスタリング ラベル ベクトル 非波動拳領域 1:-0.6063842:0.008987 3:-0.586578 … 非波動拳領域 1:-0.867035 2:-0.063141 3:-0.871124… 非波動拳領域 1:-0.772018 2:0.077805 3:-1.037018 … 波動拳領域 1:0.6259 2:-0.380203 3:0.346146 … 非波動拳領域 1:0.914429 2:-0.373398 3:0.204132 … 全部で95サンプルを抽出 して訓練用データを得る …
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- 18. 学習 • 学習用データセットの準備ができたらlibsvmに学習 させます #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 ! fromsvm import * from svmutil import * ! y, x = svm_read_problem( “train_data.txt” ) model = svm_train(y,x) svm_save_model( “hadouken_svm_model.txt”, model )
- 19. iPhoneにlibsvmを組み込む • libsvmをDLする • http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/ •https://github.com/cjlin1/libsvm • libxxx ですが、ソースコードも実に少なく、メインの コードはC/C++なので直接Xcodeのプロジェクトに突っ 込んでやるだけで動きます
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- 21. iPhoneからlibsvmを使う - (BOOL)isHadouken:(NSArray *)vector{ ! int size = (int)vector.count; struct svm_node *node = malloc(sizeof(struct svm_node) * (size+1)); for (int i = 0 ; i < size; ++i) { NSNumber *num = vector[i]; node[i].value = [num doubleValue]; node[i].index = i+1; } ! node[size].index = -1; ! double v = svm_predict(_model, node); ! free(node); ! return v > 0; } • svm_node型の配列が識別で用いるベクトルとなる
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- 24. まとめ • iPhoneでモーション認識やってみたよ • 3D加速度センサのシーケンスをSVMで分類 •libsvm使った • 意外に動いたのでびっくりしています。 • もっとクールな認識方法とかあると思うので、 アドバイスなどを頂けたら幸いです • 近いうちに cocoapods にあげます。