Tập mẫu dữ liệu đặc trưng sử dụng nhận dạng hành động giao thơng cơ bản

Một phần của tài liệu (LUẬN án TIẾN sĩ) nhận dạng hành vi của người tham gia giao thông dựa trên cảm biến điện thoại luận án TS máy tính 94801 (Trang 72 - 73)

Thơng tin về tập dữ liệu đặc trưng trong Bảng 2-9 được minh họa bằng Hình 2-13 dưới đây:

Hình 2-13. Tập dữ liệu đặc trƣng sử dụng cho nhận dạng hành động giao thơng cơ bản

Cũng cĩ thể thấy được phân bổ của dữ liệu đặc trưng đã được biến đổi với 59 thuộc tính từ dữ liệu cảm biến gia tốc thể hiện bởi Hình 2-14 sau:

Hình 2-14. Phân bổ của tập dữ liệu đặc trƣng đƣợc biến đổi với 59 thuộc tính

Với các tập dữ liệu đặc trưng được biến đổi với các tập thuộc tính khác nhau, áp dụng các phương pháp phân lớp và đánh giá kết quả bằng phương pháp kiểm chứng chéo để tiến hành các thực nghiệm trên.

2.5.3 Lựa chọn tập thuộc tính

Để đánh giá, lựa chọn tập thuộc tính phù hợp bằng cách đánh giá tên từng tập thuộc tính, sau đĩ tiến hành kết hợp các tập thuộc tính với nhau. Thực nghiệm tiến hành với tập thuộc tính: H2, T2, F2, TF2, TH2, TFH2. Dữ liệu cảm biến gia tốc thơ chưa chuyển trục được thu khi người tham gia giao thơng điều khiển phương tiện xe máy với tần số thu dữ liệu là 50Hz.

Cửa sổ dữ liệu là một tham số quan trọng trong phương pháp trích xuất các thơng tin bởi các thuộc tính đặc trưng với mong muốn tìm được nhiều thơng tin hữu ích cĩ trong cửa sổ đĩ. Tuy nhiên, tùy từng nghiên cứu khác nhau, các cửa sổ được lựa chọn với kích thước khác nhau – thường là từ thực nghiệm như kích thước 3 giây trong nghiên cứu [21]; hay 60 giây trong nghiên cứu [32]. Thơng qua thực nghiệm, với mong muốn lựa chọn một cửa sổ đồng nhất nhằm đánh giá tính chất của các thuộc tính phù hợp, cửa sổ dữ liệu được lựa chọn là 5 giây đối với tất cả hành động, cùng với tỉ lệ chồng dữ liệu là 50%. Một số thuật tốn phân lớp thơng dụng như rừng ngẫu nhiên, J48, Nạve Bayes, k- láng giềng gần nhất, máy véc tơ tựa với các tham số mặc định được lựa chọn để tiến hành thực nghiệm được lựa chọn như trong Bảng 2-6. Số lượng các thuộc tính trên mỗi tập được biểu diễn như Bảng 2-10. Phương pháp đánh giá sử dụng kiểm tra chéo – 10 tập.

Kiểu Tập đặc trưng Số lượng thuộc tính Áp dụng nhận dạng

T T2 34 Hành động F F2 7 Hành động T+F TF2 41 Hành động H H2 18 Hành động T+H TH2 52 Hành động T+F+H TFH2 59 Hành động

Một phần của tài liệu (LUẬN án TIẾN sĩ) nhận dạng hành vi của người tham gia giao thông dựa trên cảm biến điện thoại luận án TS máy tính 94801 (Trang 72 - 73)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(121 trang)