根據深度學習的IoT生理及心理狀態檢測技術與應用

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深度學習技術的進步推動了物聯網在生理和心理狀態檢測方面的應用，特別是人類活動辨識（HAR）和情緒偵測（FER）。根據深度學習的模型，例如迴圈神經網路（RNN）、長短期記憶網路（LSTM）和卷積神經網路（CNN），能自動從感測器資料和影像中提取特徵，並進行有效的分類和預測。資料收集、預處理和增強是構建可靠模型的關鍵步驟，同時也需考量隱私和安全性等議題。

人類活動辨識的挑戰

傳統的HAR方法主要依賴於人工特徵提取，這是一個複雜的過程，且不適合資源有限的IoT裝置。近年來，根據深度學習（DL）的HAR方法可以自動提取特徵，且可以在資源有限的IoT裝置上執行。HAR方法通常考慮六種不同的活動，包括走路、跑步、坐下、站立、上樓和下樓。

自動人類情緒偵測系統

自動人類情緒偵測（HER）可以透過多種方式實現，包括面部表情、語音和文字。這裡，我們關注於根據面部表情的HER。根據DL的自動面部表情識別（FER）包括三個主要步驟：預處理、深度特徵學習和分類。

深度學習模型

HAR和FER都可以使用深度學習模型來實現。HAR系統通常使用時間序列資料，例如加速度計和陀螺儀訊號。因此，迴圈神經網路（RNN）和長短期記憶（LSTM）是適合的選擇。另一方面，FER系統通常使用影像資料，例如面部表情影像。因此，卷積神經網路（CNN）是適合的選擇。

LSTM和CNN

LSTM是一種RNN的變體，具有記憶單元和多個門控。LSTM可以更好地處理時間序列資料，尤其是具有長時間依賴性的資料。CNN是一種適合影像處理的神經網路，可以自動提取特徵。

資料收集

資料收集是HAR和FER的重要步驟。然而，資料收集也面臨著許多挑戰，包括隱私問題。為瞭解決這個問題，我們可以使用公開的資料集，例如WISDM實驗室資料集和FER2013資料集。

內容解密：

上述內容介紹了HAR和FER的基本概念和挑戰。HAR和FER都是根據DL的技術，可以自動提取特徵和分類人類活動和情緒。然而，資料收集仍然是HAR和FER的重要挑戰。因此，開發更好的DL模型和資料收集方法是未來的研究方向。

圖表翻譯：

以下是HAR系統的架構圖：

  graph LR
    A[IoT部署或儀表化] --> B[特徵提取和模型開發]
    B --> C[活動分類或辨識]

這個圖表顯示了HAR系統的三個主要階段。IoT部署或儀表化是第一個階段，特徵提取和模型開發是第二個階段，活動分類或辨識是第三個階段。

以下是FER系統的架構圖：

  graph LR
    A[預處理] --> B[深度特徵學習]
    B --> C[分類]

這個圖表顯示了FER系統的三個主要步驟。預處理是第一個步驟，深度特徵學習是第二個步驟，分類是第三個步驟。

收集資料的四步驟過程

收集資料的過程可以分為四個步驟：搜尋、圖片網址收集、下載圖片和探索。

步驟一：搜尋

使用任何瀏覽器（例如Google Chrome），前往Google，搜尋適合的關鍵字組合（例如「生氣的人」）以查詢圖片。

步驟二：圖片網址收集

這一步驟需要使用一些JavaScript程式碼來收集圖片網址。首先，開啟瀏覽器的開發者工具（例如Google Chrome的開發者工具），然後在JavaScript主控臺中執行以下程式碼：

// 載入jQuery庫
var script = document.createElement('script');
script.src = 'https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.min.js';
document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(script);

然後，使用以下程式碼來收集圖片網址：

// 收集圖片網址
var urls = $('.rg_di .rg_meta').map(function() { return JSON.parse($(this).text()).ou; });

最後，將收集到的網址寫入一個檔案中：

// 將網址寫入檔案
var textToSave = urls.toArray().join('\n');
var hiddenElement = document.createElement('a');
hiddenElement.href = 'data:attachment/text,' + encodeURI(textToSave);
hiddenElement.target = '_blank';
hiddenElement.download = 'emotion_images_urls.txt';
hiddenElement.click();

這樣就會在預設的下載目錄中生成一個名為emotion_images_urls.txt的檔案，包含所有收集到的圖片網址。

步驟三：下載圖片

使用Python指令碼download_images.py下載圖片：

python download_images.py emotion_images_urls.txt

步驟四：探索

下載圖片後，需要手動檢查和刪除不相關的圖片。然後，需要將圖片調整大小和裁剪以符合需求。

資料探索

在這個部分，我們會更詳細地檢視我們將要使用的資料集。

HAR資料集

HAR資料集是一個文字檔案，包含不同主體的六個活動的加速度資料。可以對資料集進行分佈檢查，以瞭解資料的分佈情況。

FER資料集

FER2013資料集需要將面部圖片的畫素值轉換為實際圖片，以便於探索。可以使用以下Python程式碼來轉換畫素值：

import os
import csv
import argparse
import numpy as np
import scipy.misc

然後，使用以下程式碼來轉換畫素值：

# 轉換畫素值為圖片
def convert_pixels_to_image(pixels):
    # ...

這樣就可以將FER2013資料集的畫素值轉換為實際圖片，以便於探索和分析。

影像處理與情緒分析

在這個範例中，我們將使用 Python 的 argparse 和 numpy 函式庫來處理 CSV 檔案，並將其轉換為影像。這個 CSV 檔案包含了情緒標籤、畫素值和使用情況等資訊。

程式碼

import argparse
import csv
import numpy as np

# 定義命令列引數
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-f', '--file', required=True, help="CSV檔案路徑")
parser.add_argument('-o', '--output', required=True, help="輸出目錄路徑")

# 解析命令列引數
args = parser.parse_args()

# 定義影像大小
w, h = 48, 48

# 初始化影像陣列
image = np.zeros((h, w), dtype=np.uint8)

# 定義影像 ID
id = 1

# 開啟 CSV 檔案
with open(args.file) as csvfile:
    # 定義 CSV 讀取器
    datareader = csv.reader(csvfile, delimiter=',')

    # 跳過第一行
    next(datareader, None)

    # 讀取每一行
    for row in datareader:
        # 讀取情緒標籤
        emotion = row[0]

        # 讀取畫素值
        pixels = row[1].split()

        # 讀取使用情況
        usage = row[2]

        # 將畫素值轉換為陣列
        pixels_array = np.asarray(pixels, dtype=np.int)

        # 將畫素值重塑為影像
        image = pixels_array.reshape(w, h)

內容解密

在這個程式碼中，我們使用 argparse 函式庫來定義命令列引數，包括 CSV 檔案路徑和輸出目錄路徑。然後，我們使用 csv 函式庫來讀取 CSV 檔案，並將其轉換為影像。影像大小被定義為 48x48，影像 ID 被定義為 1。

在 CSV 檔案中，每一行包含了情緒標籤、畫素值和使用情況等資訊。我們使用 csv.reader 來讀取每一行，並將其轉換為陣列。然後，我們使用 numpy 函式庫來將畫素值轉換為影像。

圖表翻譯

  flowchart TD
    A[開始] --> B[讀取 CSV 檔案]
    B --> C[轉換為影像]
    C --> D[輸出影像]
    D --> E[結束]

在這個圖表中，我們可以看到程式碼的流程。首先，我們讀取 CSV 檔案，然後將其轉換為影像，最後輸出影像。這個圖表可以幫助我們瞭解程式碼的邏輯和流程。

資料預處理在深度學習中的重要性

資料預處理是深度學習pipeline中的一個至關重要的步驟。無論是HAR還是FER2013資料集，都需要進行預處理，以確保資料的質量和一致性。在前面的章節中，我們已經看到如何使用Python指令碼來預處理影像資料，包括影像的堆疊、儲存和探索。

資料預處理的必要性

資料預處理的必要性在於，原始資料往往存在許多問題，例如尺寸不一、畫素不均勻、缺失值等。這些問題會對深度學習模型的表現產生負面影響。透過預處理， мы可以將資料轉換為模型可以接受的格式，從而提高模型的準確性和效率。

資料增強技術

資料增強是一種常用的預處理技術，旨在增加資料的多樣性和豐富性。透過對原始資料進行翻轉、旋轉、縮放、裁剪和平移等操作，可以生成新的資料樣本，從而增加模型的訓練資料量和多樣性。Python中有一個名為Augmentor的庫，可以用於實現資料增強。

實現資料增強

以下是使用Augmentor庫實現資料增強的示例程式碼：

import os
import numpy as np
from augmentor import DataAugment

# 定義資料增強操作
augmentor = DataAugment()
augmentor.add_operation('flip', 0.5)
augmentor.add_operation('rotate', 30)
augmentor.add_operation('crop', (256, 256))
augmentor.add_operation('resize', (256, 256))

# 載入原始資料
image_folder = 'path/to/image/folder'
images = os.listdir(image_folder)

# 進行資料增強
for image in images:
    image_path = os.path.join(image_folder, image)
    image_data = np.load(image_path)
    augmented_images = augmentor.augment(image_data)
    for augmented_image in augmented_images:
        # 儲存增強後的資料
        save_path = os.path.join('path/to/output/folder', image)
        np.save(save_path, augmented_image)

物聯網中生理和心理狀態檢測的資料增強技術

在物聯網中，生理和心理狀態檢測是一個重要的研究領域。然而，收集和標記大量的資料是一個挑戰。為瞭解決這個問題，資料增強技術被提出。資料增強技術是一種透過對原始資料進行變換和擴充，從而增加資料量和多樣性的方法。

資料增強技術的實現

資料增強技術可以透過以下幾種方法實現：

  • 旋轉：對影像進行旋轉，例如90度、180度、270度等。
  • 翻轉：對影像進行水平或垂直翻轉。
  • 裁剪：對影像進行隨機裁剪。
  • 重置大小：對影像進行重置大小。

以下是使用Augmentor庫實現資料增強技術的示例程式碼：

import Augmentor

# 建立一個資料增強管道
da = Augmentor.Pipeline("data_augmentation_test")

# 定義資料增強操作
da.rotate90(probability=0.5)
da.rotate270(probability=0.5)
da.flip_left_right(probability=0.8)
da.flip_top_bottom(probability=0.3)
da.crop_random(probability=1, percentage_area=0.5)
da.resize(probability=1.0, width=120, height=120)

# 執行資料增強操作
da.sample(25)

資料增強技術的優點

資料增強技術有以下幾個優點：

  • 增加資料量：資料增強技術可以增加資料量，從而提高模型的效能。
  • 增加資料多樣性：資料增強技術可以增加資料多樣性，從而提高模型的泛化能力。
  • 減少過擬合：資料增強技術可以減少過擬合，從而提高模型的效能。

模型訓練

在模型訓練中，我們使用了LSTM和CNN兩種深度學習模型。LSTM是一種適合於序列預測的模型，而CNN是一種適合於影像分類的模型。

用例一：LSTM模型

LSTM模型是一種適合於序列預測的模型。以下是LSTM模型的架構圖：


### LSTM模型架構
LSTM模型由兩個或多個LSTM層組成。每個LSTM層都可以輸出一個序列的值，而不是單個值。

以下是LSTM模型的實現程式碼：

# LSTM模型實現
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(10, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

用例二：CNN模型

CNN模型是一種適合於影像分類的模型。以下是CNN模型的架構圖：


### CNN模型架構
CNN模型由多個卷積層和池化層組成。每個卷積層都可以提取影像的特徵，而池化層可以減少影像的尺寸。

以下是CNN模型的實現程式碼：

# CNN模型實現
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

物理和心理狀態檢測在IoT中的應用

用例一：人體活動識別

在這個用例中，我們使用了LSTM（長短期記憶）神經網路來識別人體活動。為了訓練模型，我們需要執行LSTM-HAR.py指令碼，該指令碼位於章節的程式碼資料夾中。執行該指令碼的命令如下：

python LSTM-HAR.py

用例二：情緒檢測

在這個用例中，我們使用了兩種不同的CNN（卷積神經網路）架構來進行情緒檢測。第一種是簡單的CNN架構。為了在FER2013資料集上訓練模型，我們需要執行CNN-FER2013.py指令碼，該指令碼也位於章節的程式碼資料夾中。執行該指令碼的命令如下：

python CNN-FER2013.py

模型評估

我們可以從三個方面評估模型的效能：

  1. 學習/重新訓練時間
  2. 儲存需求
  3. 效能（準確度）

在訓練時間方面，LSTM在HAR資料集上、CNN在FER2013資料集上和Mobilenet V1在FER2019資料集上，所有模型都可以在一小時內完成訓練。

在儲存需求方面，簡單的CNN只佔用了2.6 MB的儲存空間，遠小於Mobilenet V1的17.1 MB。LSTM在HAR資料集上也只佔用了1.6 MB的儲存空間。

在效能方面，我們可以從兩個層面進行評估：

  1. 資料集級別的評估：在桌面PC平臺或伺服器上進行重新訓練階段的評估。
  2. 個別活動訊號的評估：在Raspberry Pi 3環境中進行評估。

Retrain Mobilenet V1

我們可以使用以下命令重新訓練Mobilenet V1模型：

python retrain.py \
--output_graph=trained_model_mobilenetv1/retrained_graph.pb \
--output_labels=trained_model_mobilenetv1/retrained_labels.txt \
--architecture=mobilenet_1.0_224 \
--image_dir=your_dataset_directory

這將生成重新訓練的模型（retrained_graph.pb）和標籤文字（retrained_labels.txt）檔案，並將模型的摘要資訊儲存在指定目錄中。

TensorBoard

我們可以使用TensorBoard來視覺化模型的效能和網路結構。執行以下命令：

tensorboard --logdir retrain_logs

然後，開啟網頁瀏覽器，導航到localhost:6006即可檢視TensorBoard和對應模型的網路結構。

物理與心理狀態檢測技術在 IoT 應用中的發展

隨著 IoT 技術的進步，物理與心理狀態檢測技術已成為一個熱門的研究領域。這些技術可以用於各種應用，包括智慧教育、醫療保健和娛樂。其中，深度學習（DL）和機器學習（ML）演算法是物理與心理狀態檢測技術的核心。

物理與心理狀態檢測技術的應用

物理與心理狀態檢測技術可以用於各種 IoT 應用，包括：

  • 智慧教育：可以用於檢測學生的情緒和心理狀態，從而提供更好的教學和學習體驗。
  • 醫療保健：可以用於檢測患者的物理和心理狀態，從而提供更好的醫療服務和治療。
  • 娛樂：可以用於檢測使用者的情緒和心理狀態，從而提供更好的娛樂體驗。

物理與心理狀態檢測技術的挑戰

物理與心理狀態檢測技術面臨著許多挑戰，包括：

  • 資料品質：資料品質對於物理與心理狀態檢測技術的效能有著重要的影響。
  • 安全性：物理與心理狀態檢測技術需要確保使用者的隱私和安全。
  • 複雜性：物理與心理狀態檢測技術需要處理複雜的資料和演算法。

物理與心理狀態檢測技術的未來發展

物理與心理狀態檢測技術的未來發展包括：

  • 改進資料品質和安全性。
  • 開發更先進的演算法和模型。
  • 擴大應用領域和範圍。

程式碼例項

# Import necessary libraries
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# Load dataset
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = keras.datasets.fashion_mnist.load_data()

# Preprocess dataset
X_train = X_train / 255.0
X_test = X_test / 255.0

# Define model
model = keras.models.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compile model
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Train model
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_test, y_test))

# Evaluate model
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {test_acc:.2f}')

圖表翻譯

此圖表展示了模型在訓練和測試資料上的表現。模型的訓練準確率接近 1.0，測試準確率超過 0.9。這表明模型可以有效地檢測人體活動。

  flowchart TD
    A[開始] --> B[資料預處理]
    B --> C[模型定義]
    C --> D[模型編譯]
    D --> E[模型訓練]
    E --> F[模型評估]
    F --> G[結果輸出]

IoT 安全性：挑戰與解決方案

隨著物聯網（IoT）裝置的迅速增長，預計到2025年，全球將有超過26億個連線的IoT裝置。這些裝置包括智慧電視、平板電腦、智慧手機、筆記型電腦、可穿戴裝置、感測器、溫控器等，旨在使我們的生活更加便捷、節能、舒適和省錢。然而，這些裝置的安全性是保障其正常運作的關鍵。

IoT 安全性挑戰

IoT安全性目前是玄貓面臨的最大挑戰。沒有適當的安全解決方案，資料在公共網際網路上傳輸，尤其是無線連線的裝置，容易受到駭客的攻擊。因此，整個IoT管道或途徑需要安全。換句話說，IoT需要端到端（E2E）的安全性，資料必須從裝置或家電離開時開始，到雲端和傳回使用者的移動應用或根據網頁的應用程式，始終保持安全。

IoT 安全性解決方案

為瞭解決IoT安全性挑戰，需要設計和開發安全的IoT解決方案。然而，這是一項非常具有挑戰性的任務。例如，IoT裝置通常被稱為“嵌入式”裝置，這些裝置具有固定的功能，專門設計用於執行特定的任務。它們在作業系統、處理能力和記憶體方面都受到限制。傳統的PC安全解決方案不適合，因為它們甚至無法在大多數嵌入式裝置上執行。

行為基礎的IoT安全解決方案

行為基礎的IoT安全解決方案，例如異常檢測，比較適合IoT，因為準備和維護動態和未知的IoT攻擊的簽名非常困難。類似於人類行為分析，深度學習（DL）/機器學習（ML）模型可以用於IoT資料探索和學習IoT裝置和網路的正常和異常行為（安全形度）。

隨著物聯網(IoT)應用日益普及，安全議題已成為不容忽視的關鍵挑戰。本文深入探討了IoT裝置在資料採集、模型訓練及實際應用過程中，從資料增強、模型選擇(LSTM、CNN)到效能評估等面向的技術細節，並涵蓋了人類活動辨識(HAR)和情緒偵測(FER)等重要應用案例。分析顯示，深度學習技術在自動特徵提取和分類方面展現了顯著優勢，能有效提升辨識準確度。然而，資料隱私、裝置資源限制以及模型的儲存需求仍是待突破的瓶頸。此外，行為基礎的IoT安全解決方案，例如異常偵測，在應對日益複雜的網路攻擊方面也展現出其應用潛力。玄貓認為，未來發展應著重於輕量化深度學習模型的研究，邊緣運算的整合，以及更強健的資料安全與隱私保護機制，才能真正釋放IoT技術的巨大潛力，並建構安全可靠的智慧應用生態。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。