人工智能在运动与图像风格迁移中的应用实践

### 人工智能在运动与图像风格迁移中的应用实践 在当今科技飞速发展的时代，人工智能在各个领域的应用越来越广泛。本文将详细介绍人工智能在运动活动分类和图像风格迁移两个方面的应用实践，包括具体的实现步骤、代码示例以及相关的技术细节。 #### 活动分类任务 活动识别在硬件活动追踪器时代变得越来越流行。为了进一步探索活动分类的实际应用，我们将创建一个能够对人类运动活动进行分类的机器学习模型。 ##### 所需工具和数据集 我们主要使用苹果的Turi Create Python框架和CoreML。为了让模型能够对行走、跑步、坐着、上楼等运动活动进行分类，我们需要一个数据集来训练模型。这里我们使用加州大学欧文分校创建的“HAPT”数据集，该数据集包含了人们进行各种活动时的加速度计和陀螺仪数据。 数据集包含以下活动类型： - 坐下 - 站起 - 躺下 - 行走 - 下楼梯 - 上楼梯 - 从站立到坐下 - 从坐下到站立 - 从坐下到躺下 - 从躺到坐下 - 从站立到躺下 - 从躺到站立 数据是由参与者佩戴三星Galaxy智能手机记录的，加速度计和陀螺仪数据以50Hz的频率采集，并由研究人员手动标记。 要获取该数据集，可访问相关网站并下载“HAPT”数据集，将其保存到安全的位置并解压。 ##### 数据准备 使用苹果的Turi Create Python框架来准备数据，具体步骤如下： 1. 创建一个新的Anaconda环境： ```bash conda create -n ActivityClassifierEnv python=3.6 ``` 2. 激活环境： ```bash conda activate ActivityClassifierEnv ``` 3. 使用pip安装Turi Create： ```bash pip install turicreate ``` 4. 在解压数据的同一文件夹中，创建一个新的Python脚本（例如`activity_model_training.py`），并添加以下导入语句： ```python import turicreate as tc from glob import glob ``` 5. 指定数据的位置： ```python data_dir = 'HAPT/RawData/' ``` 6. 定义一个函数来查找给定索引对应的标签： ```python def find_label_for_containing_interval(intervals, index): containing_interval = intervals[:, 0][ (intervals[:, 1] <= index) & (index <= intervals[:, 2]) ] if len(containing_interval) == 1: return containing_interval[0] ``` 7. 读取CSV文件，重命名标签并打印： ```python labels = tc.SFrame.read_csv( data_dir + 'labels.txt', delimiter=' ', header=False, verbose=False) labels = labels.rename({ 'X1': 'exp_id', 'X2': 'user_id', 'X3': 'activity_id', 'X4': 'start', 'X5': 'end' }) print(labels) ``` 8. 加载加速度计和陀螺仪数据文件： ```python acc_files = glob(data_dir + 'acc_*.txt') gyro_files = glob(data_dir + 'gyro_*.txt') ``` 9. 将数据加载到一个SFrame中： ```python data = tc.SFrame() files = zip(sorted(acc_files), sorted(gyro_files)) for acc_file, gyro_file in files: exp_id = int(acc_file.split('_')[1][-2:]) user_id = int(acc_file.split('_')[2][4:6]) # 加载加速度计数据 sf = tc.SFrame.read_csv( acc_file, delimiter=' ', header=False, verbose=False) sf = sf.rename({'X1': 'acc_x', 'X2': 'acc_y', 'X3': 'acc_z'}) sf['exp_id'] = exp_id sf['user_id'] = user_id # 加载陀螺仪数据 gyro_sf = tc.SFrame.read_csv( gyro_file, delimiter=' ', header=False, verbose=False) gyro_sf = gyro_sf.rename({ 'X1': 'gyro_x', 'X2': 'gyro_y', 'X3': 'gyro_z' }) sf = sf.add_columns(gyro_sf) # 计算标签 exp_labels = labels[labels['exp_id'] == exp_id][ ['activity_id', 'start', 'end'] ].to_numpy() sf = sf.add_row_number() sf['activity_id'] = sf['id'].apply( lambda x: find_label_for_containing_interval(exp_labels, x) ) sf = sf.remove_columns(['id']) data = data.append(sf) ``` 10. 定义可读的标签： ```python target_map = { 1.: 'walking', 2.: 'upstairs', 3.: 'downstairs', 4.: 'sitting', 5.: 'standing', 6.: 'resting' } ``` 11. 使用标签保存SFrame为文件： ```python data = data.filter_by(target_map.keys(), 'activity_id') data['activity'] = data['activity_id'].apply(lambda x: target_map[x]) data = data.remove_column('activity_id') data.save('hapt_data.sframe') ``` ##### 创建模型 在同一个Python脚本的末尾添加以下代码来进行模型训练： 1. 将数据分为训练集和测试集： ```python train, test = tc.activity_classifier.util.random_split_by_session( data, session_id='exp_id', fraction=0.8) ``` 2. 创建活动分类器： ```python model = tc.activity_classifier.create( train, session_id='exp_id', target='activity', prediction_window=50) ``` 3. 使用测试数据评估模型并打印准确率： ```python metrics = model.evaluate(test) print(metrics['accuracy']) ``` 4. 保存模型为Turi Create格式： ```python model.save('ActivityClassifier.model') ``` 5. 将模型导出为CoreML的.mlmodel格式： ```python model.export_coreml('ActivityClassifier.mlmodel') ``` 6. 运行脚本进行模型训练： ```bash python activity_model_training.py ``` ##### 使用模型 为了测试训练好的模型，我们可以创建一个新的Python脚本（例如`test_ac.py`）： ```python import turicreate as tc # 加载保存的SFrame loaded_sframe = tc.load_sframe('hapt_data.sframe') # 加载保存的Turi Create模型 loaded_model = tc.load_model('ActivityClassifier.model') # 加载三秒的行走数据并进行预测 walking_3_sec = loaded_sframe[ (loaded_sframe['activity'] == 'walking') & (loaded_sframe['exp_id'] == 1) ][1000:1150] print(loaded_model.predict(walking_3_sec, output_frequency='per_window')) ``` 运行脚本后，你将得到一个预测结果，示例如下： | prediction_id | exp_id | class | | --- | --- | --- | | 0 | 1 | walking | | 1 | 1 | walking | | 2 | 1 | walking | #### 图像风格迁移任务 图像风格迁移是一种机器学习技术，它可以将一张图像的风格应用到另一张图像上。我们将创建一个应用程序，让用户能够对自己的图像进行风格迁移。 ##### 问题与方法 我们的目标是创建一个应用程序，让用户可以选择自己的图像，并从预定义的风格图像中选择一种风格，然后将该风格应用到所选图像上。具体步骤包括： - 构建一个允许用户进行图像风格迁移的应用程序 - 选择创建风格迁移模型的工具包并组装数据集（风格图像） - 构建和训练风格迁移模型 - 将风格迁移模型集成到应用程序中 - 改进应用程序 ##### 构建应用程序 我们将构建一个简单的iOS应用程序作为起点，该应用程序具有以下特点： - 一个UIImageView用于显示用户选择的图像以及风格迁移后的图像 - 一个UIPickerView用于显示所有可能的风格 - 一个UIButton用于触发风格迁移 - 一个UINavigationBar和一些UIBarButtonItems用于选择和分享图像 以下是构建应用程序的具体步骤： 1. 在Xcode中创建一个iOS应用程序项目，选择Single View App模板，不选择SwiftUI复选框。 2. 打开Main.storyboard文件，创建一个包含以下组件的用户界面： - 一个UIImageView - 一个UIButton - 一个UIPickerView - 一个UILabel - 一个UINavigationBar和两个UIBarButtonItem 3. 添加适当的约束。 4. 创建一个新的文件`StyleModel.swift`，并添加以下代码： ```swift import UIKit import CoreML enum StyleModel: String, CaseIterable { case upsideDown = "Flip Up" case left = "Spin Left" case right = "Spin RIght" var isActive: Bool { return true } init(index: Int) { self = StyleModel.styles[index] } static var styles: [StyleModel] { return self.allCases.filter { style in style.isActive } } var name: String { return self.rawValue } var styleIndex: Int { return StyleModel.styles.firstIndex(of: self)! } } ``` 5. 创建一个新的文件`Image.swift`，并添加UIImage的扩展： ```swift import UIKit extension UIImage{ static let placeholder = UIImage(named: "placeholder.png")! func styled(with modelSelection: StyleModel) -> UIImage? { guard let cgImage = self.cgImage else { return nil } let orientation: UIImage.Orientation switch modelSelection { case .upsideDown: orientation = .downMirrored case .left: orientation = .left case .right: orientati ```