Apprentissage par renforcement et reconnaissance

Bonsoir,
Je ne sais pas si le titre est adéquat. Mais je suis à la recherche d'un algorithme me permettant de faire la chose suivante.
Je veux faire apprendre à mon soft le fait de reconnaitre un mouvement (pris avec un instrument de mesure, donc bruité et plusieurs composante pour plusieurs points du corps (x, y, z)). Je voudrais pouvoir recommencer N fois K mouvement. Et puis lorsque je ferai un mouvement l'algorithme devra me dire quel mouvement je viens de faire (et s'il ne connais pas le mouvement me le dire aussi).

Comme je ne suis pas un expert en IA je n'est pas les mots clef c'est pourquoi je me tourne vers vous pour avoir vos conseils.

Merci

Bonjour,

si je ne me trompe pas, tu veux faire de l'apprentissage supervisé :
http://fr.wikipedia.org/wiki/Apprent...supervis%C3%A9

Tu trouveras beaucoup de documents sur internet à ce propos.
Les algorithmes standards pour faire ce genre de chose sont les réseaux de neurones, les machines à vecteurs supports, les plus proches voisins ou encore le bayésien naïf. Ce ne sont pas nécessairement les meilleures méthodes mais elles sont à l'origine de beaucoup d'autres algorithmes.

Oui, je cherche bien des mots clefs pour google... Merci
Une dernière question avant le [Résolu]. Ces algorithmes me permettent-il de reconnaitre un mouvement quelque soit la vitesse à la quel je l'exécute ?

Bonjour,

je ne connais pas le problème que tu cherches à résoudre donc c'est difficile de répondre. En fait, dans ces méthodes, tu vas construire une matrice X à n lignes et p colonnes. Chaque ligne va correspondre à une expérience, c'est-à-dire un mouvement si j'ai bien compris. Chaque colonne va correspondre à une variable, ici des points de l'espace me semble-t-il. A la matrice X, tu vas faire correspondre un vecteur y à n composantes, chaque composante i donnant le type de mouvement correspondant à l'expérience i. Le vecteur y contient des étiquettes correspondant à un formattage des différents types de mouvement que tu souhaites reconnaître, par exemple :
0 : pas de mouvement
1 : rotation
2 : translation
Une fois ta matrice construite, tu vas appliquer un algorithme d'apprentissage supervisé qui te permettra ensuite de prédire l'étiquette associée à une expérience quelconque.

Maintenant, en ce qui concerne ta question

Citation:

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Ces algorithmes me permettent-il de reconnaitre un mouvement quelque soit la vitesse à la quel je l'exécute ?

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la réponse sera positive sous les conditions suivantes et d'autres en fonction des algorithmes utilisés :
- les variables que tu as choisies suffisent à déterminer chaque mouvement,
- tu disposes de suffisamment d'exemples de mouvements

Je ne l'ai pas précisé mais toutes ces méthodes d'apprentissage sont statistiques : si tu espères reconnaître chaque mouvement sans faire aucune erreur, il faut te tourner vers une approche déterministe (dans la mesure où c'est faisable).

Une dernière chose : il est possible que dans ton cas tu ais à discriminer des signaux (temporels). C'est un peu plus difficile et là je ne suis plus compétent. Peut-être que si tu expliques ce que tu comptes mettre dans ta matrice X, d'autres personnes pourront t'aiguiller. J'imagine que ton problème doit ressembler aux problèmes d'apprentissage statistique que l'on trouve en robotique. Cela pourrait être judicieux de voir ce qui se fait de ce côté là.

Je voudrais reconnaitre les mouvements via une capture avec Kinect. Avec FAAST nous récupérons le squelette et lors de l'apprentissage nous enregistrons les coordonnées de tous les joints du squelettes, toute la durée du mouvement (tout les Delta t). Cela fait beaucoup de x, y, z mais l'espace mémoire n'est pas vraiment une contrainte (On recommence n-fois et pour différent type de mouvement : direct du gauche, high kick, front kick, ...). Mais comme nous enregistrons seulement les coordonnées nous ne pouvons par exemple pas détecter une rotation du poignée...

Bref et je cherche un algorithme traitant cette apprentissage puis lorsque je fais un mouvement il devra me dire : "Tu as fait un High Kick", "Tu as fait un Low Kick", ... ou "Je ne sais pas ce que tu viens de faire". ...

Aleph69> Vous m'avez donné beaucoup de mot clef. Sauriez vous quel type ou mieux "Quel algorithme me permettrais de faire ce genre de chose ?"

Bonjour,

les algorithmes que j'ai déjà cités te permettront de faire ce que tu veux. Mais, comme je l'ai déjà écrit, il me semblerait plus judicieux de tenir compte du fait que tu cherches finalement à comparer des signaux. Malheureusement, je ne connais pas suffisamment ce domaine pour pouvoir t'aider.

EDIT : en faisant une recherche sur "reconnaissance de signaux" tu trouveras des méthodologies pour ton problème (essentiellement par réseaux de neurones).

Merci,
Je vais chercher avec les mots clef que vous m'avez fournit.