lundi 14 novembre 2016

Test de Déformation Temporelle Dynamique de la lib GRT

DTW (Dynamic Time Warping) ou Déformation Temporelle Dynamique est un classiffieur proposé par la lib GRT. 

Mon premier test a constitué à lancer l'apprentissage sur les données bidimensionnelles (coordonnées x, y de mouvement de souris) de tests fournis avec les sources de la bilbiothèque GRT afin de vérifier que j'obtenais bien 100% de taux de reconnaissance.

Mouvement x, y de souris fournis dans la lib GRT. Reconnaissance 100%
J'ai ensuite remplacé la dimension y des données par un signal aléatoire afin de mesurer l'impact d'un signal alétatoire sur une autre dimension propre et reconnaissable. Le taux de classification est resté à 100% malgré le bruit généré par la dimension aléatoire.

Signal x propre accompagné d'un signal y aléatoire. Reconnaissance 100%
Par acquis de conscience j'ai vérifié qu'en lançant le processus d'aprentissage uniquement sur la dimension x j'obtenais toujours 100% de reconnaissance.

Signal x de mouvement de souris. Reconnaissance 100%
J'ai ensuite réalisé le même test sur uniquement la dimension aléatoire du signal. Comme on pouvait le prévoir j'ai obtenu un taux de reconnaissance d'exactement 33% ce qui semble logique étant donnée que les données de tests contiennent exactement trois classes. L'algorithme d'apprentissage ne fait donc pas mieu qu 'un tirage aléatoire quand appliqué sur un signal aléatoire.

Signal aléatoire classifié en 3 classes. Taux de reconnaissance 33%



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