論文の概要: Using GAN to Enhance the Accuracy of Indoor Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.11228v1
• Date: Thu, 23 Apr 2020 15:22:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-10 12:39:48.680295
• Title: Using GAN to Enhance the Accuracy of Indoor Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: GANを用いた室内人間活動認識の精度向上
• Authors: Parisa Fard Moshiri, Hojjat Navidan, Reza Shahbazian, Seyed Ali Ghorashi, David Windridge
• Abstract要約: 本研究では,長期記憶(LSTM)を用いて特徴を学習し,7つの異なる行動を認識する,行動認識システムのための半教師付き学習手法を提案する。 実験の結果,分類精度を3.4%向上し,ログ損失を約16%低減できることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9239657838690226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Indoor human activity recognition (HAR) explores the correlation between human body movements and the reflected WiFi signals to classify different activities. By analyzing WiFi signal patterns, especially the dynamics of channel state information (CSI), different activities can be distinguished. Gathering CSI data is expensive both from the timing and equipment perspective. In this paper, we use synthetic data to reduce the need for real measured CSI. We present a semi-supervised learning method for CSI-based activity recognition systems in which long short-term memory (LSTM) is employed to learn features and recognize seven different actions. We apply principal component analysis (PCA) on CSI amplitude data, while short-time Fourier transform (STFT) extracts the features in the frequency domain. At first, we train the LSTM network with entirely raw CSI data, which takes much more processing time. To this end, we aim to generate data by using 50% of raw data in conjunction with a generative adversarial network (GAN). Our experimental results confirm that this model can increase classification accuracy by 3.4% and reduce the Log loss by almost 16% in the considered scenario.
• Abstract（参考訳）: 室内での人間の活動認識(HAR)は、人体の動きと反射するWiFi信号との相関を探索し、異なる活動の分類を行う。 WiFi信号パターン、特にチャネル状態情報(CSI)のダイナミクスを分析することにより、異なるアクティビティを区別することができる。 CSIデータの収集はタイミングと機器の両方の観点から費用がかかる。 本稿では,実測CSIの必要性を低減するために合成データを用いる。 本稿では,長期記憶(LSTM)を用いて特徴を学習し,7つの異なる行動を認識する,CSIに基づく行動認識システムのための半教師付き学習手法を提案する。 CSI振幅データに主成分分析(PCA)を適用する一方、短時間フーリエ変換(STFT)は周波数領域の特徴を抽出する。 まず、LSTMネットワークを完全に生のCSIデータでトレーニングし、処理時間を大幅に短縮する。 そこで本研究では, 生データの50%をGAN(Generative Adversarial Network)と組み合わせて生成することを目的としている。 実験結果から,本モデルでは分類精度を3.4%向上し,ログ損失を約16%低減できることを確認した。

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