論文の概要: Optimised Convolutional Neural Networks for Heart Rate Estimation and
Human Activity Recognition in Wrist Worn Sensing Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.00505v1
- Date: Mon, 30 Mar 2020 11:44:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-18 07:17:30.530816
- Title: Optimised Convolutional Neural Networks for Heart Rate Estimation and
Human Activity Recognition in Wrist Worn Sensing Applications
- Title（参考訳）: Wrist Worn Sensing アプリケーションにおける心拍推定と人的活動認識のための最適畳み込みニューラルネットワーク
- Authors: Eoin Brophy, Willie Muehlhausen, Alan F. Smeaton, Tomas E. Ward
- Abstract要約: 低サンプリングレートで心拍数と人的活動認識を同時に行う。
これにより、ハードウェア設計が簡単になり、コストと電力予算が削減される。
深層学習パイプラインを2つ適用し,1つは人間の活動認識用であり,1つは心拍数推定用である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8137985834223507
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Wrist-worn smart devices are providing increased insights into human health,
behaviour and performance through sophisticated analytics. However, battery
life, device cost and sensor performance in the face of movement-related
artefact present challenges which must be further addressed to see effective
applications and wider adoption through commoditisation of the technology. We
address these challenges by demonstrating, through using a simple optical
measurement, photoplethysmography (PPG) used conventionally for heart rate
detection in wrist-worn sensors, that we can provide improved heart rate and
human activity recognition (HAR) simultaneously at low sample rates, without an
inertial measurement unit. This simplifies hardware design and reduces costs
and power budgets. We apply two deep learning pipelines, one for human activity
recognition and one for heart rate estimation. HAR is achieved through the
application of a visual classification approach, capable of robust performance
at low sample rates. Here, transfer learning is leveraged to retrain a
convolutional neural network (CNN) to distinguish characteristics of the PPG
during different human activities. For heart rate estimation we use a CNN
adopted for regression which maps noisy optical signals to heart rate
estimates. In both cases, comparisons are made with leading conventional
approaches. Our results demonstrate a low sampling frequency can achieve good
performance without significant degradation of accuracy. 5 Hz and 10 Hz were
shown to have 80.2% and 83.0% classification accuracy for HAR respectively.
These same sampling frequencies also yielded a robust heart rate estimation
which was comparative with that achieved at the more energy-intensive rate of
256 Hz.
- Abstract（参考訳）: Wrist-wornのスマートデバイスは、高度な分析を通じて人間の健康、行動、パフォーマンスに関する洞察を高めている。
しかし, 動作関連アーティファクトに直面する電池寿命, デバイスコスト, センサ性能は, より効果的に応用され, より広範に採用されなければならない課題である。
これらの課題に対処するために,手首型センサの心拍検出に使用される光胸腔鏡(PPG)を用いて,慣性測定装置を使わずに,低サンプリングレートで心拍数と人体活動認識(HAR)を同時に実現できることを実証した。
これにより、ハードウェア設計が簡単になり、コストと電力予算が削減される。
人間の活動認識に2つのディープラーニングパイプライン,心拍数推定に1つを適用した。
harは、低いサンプルレートで堅牢なパフォーマンスを実現する視覚分類アプローチの適用によって達成される。
ここで、トランスファーラーニングを利用して畳み込みニューラルネットワーク(cnn)を訓練し、ppgの特性を異なる人間の活動中に区別する。
心拍推定には、ノイズの多い光信号を心拍推定にマッピングする回帰に採用したCNNを用いる。
どちらの場合も、従来の主要なアプローチと比較される。
その結果,サンプリング周波数の低さは精度を損なうことなく良好な性能が得られることがわかった。
5Hz, 10Hzはそれぞれ80.2%, 83.0%の分類精度を示した。
これらのサンプリング周波数は、256Hzのよりエネルギー集約的な速度で達成された心拍推定値と比較した。
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