論文の概要: ActiLabel: A Combinatorial Transfer Learning Framework for Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07415v1
• Date: Mon, 16 Mar 2020 19:19:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 02:47:56.127038
• Title: ActiLabel: A Combinatorial Transfer Learning Framework for Activity Recognition
• Title（参考訳）: actilabel: アクティビティ認識のための組合せ転送学習フレームワーク
• Authors: Parastoo Alinia, Iman Mirzadeh, and Hassan Ghasemzadeh
• Abstract要約: ActiLabelは任意のドメインのイベントと異なるドメインのイベントの間の構造的類似性を学ぶフレームワークである。 3つの公開データセットに基づく実験は、最先端のトランスファー学習やディープラーニング手法よりもActiLabelの方が優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.605223647792862
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sensor-based human activity recognition has become a critical component of many emerging applications ranging from behavioral medicine to gaming. However, an unprecedented increase in the diversity of sensor devices in the Internet-of-Things era has limited the adoption of activity recognition models for use across different domains. We propose ActiLabel a combinatorial framework that learns structural similarities among the events in an arbitrary domain and those of a different domain. The structural similarities are captured through a graph model, referred to as the it dependency graph, which abstracts details of activity patterns in low-level signal and feature space. The activity labels are then autonomously learned by finding an optimal tiered mapping between the dependency graphs. Extensive experiments based on three public datasets demonstrate the superiority of ActiLabel over state-of-the-art transfer learning and deep learning methods.
• Abstract（参考訳）: センサに基づく人間行動認識は、行動医学からゲームまで、多くの新興アプリケーションにおいて重要な要素となっている。 しかし、インターネット・オブ・Things時代のセンサデバイスの多様性は前例のないほど増加し、さまざまな領域にまたがる活動認識モデルの採用が制限された。 任意のドメイン内のイベントと異なるドメインのイベントの構造的類似性を学習する組み合わせフレームワークであるactilabelを提案する。 構造的類似性は、低レベルの信号と特徴空間におけるアクティビティパターンの詳細を抽象化するitdependency graphと呼ばれるグラフモデルを通じて取得される。 アクティビティラベルは、依存グラフ間の最適結合マッピングを見つけることによって、自律的に学習される。 3つの公開データセットに基づく大規模な実験は、最先端のトランスファー学習やディープラーニング手法よりもActiLabelの方が優れていることを示す。

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