論文の概要: Attend And Discriminate: Beyond the State-of-the-Art for Human Activity
Recognition using Wearable Sensors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07172v1
- Date: Tue, 14 Jul 2020 16:44:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-10 14:14:47.188382
- Title: Attend And Discriminate: Beyond the State-of-the-Art for Human Activity
Recognition using Wearable Sensors
- Title（参考訳）: 注意と差別:ウェアラブルセンサを用いた人間行動認識の現状と課題
- Authors: Alireza Abedin, Mahsa Ehsanpour, Qinfeng Shi, Hamid Rezatofighi,
Damith C. Ranasinghe
- Abstract要約: ウェアラブルは、人間の活動に対する理解を改善するための基本です。
我々は、豊かで高度に差別化された活動表現を学ぶための新しい機会を精力的に探求する。
我々の貢献は4つの多様な活動認識問題ベンチマークにおいて、最先端のパフォーマンスを達成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.786406177997172
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Wearables are fundamental to improving our understanding of human activities,
especially for an increasing number of healthcare applications from
rehabilitation to fine-grained gait analysis. Although our collective know-how
to solve Human Activity Recognition (HAR) problems with wearables has
progressed immensely with end-to-end deep learning paradigms, several
fundamental opportunities remain overlooked. We rigorously explore these new
opportunities to learn enriched and highly discriminating activity
representations. We propose: i) learning to exploit the latent relationships
between multi-channel sensor modalities and specific activities; ii)
investigating the effectiveness of data-agnostic augmentation for multi-modal
sensor data streams to regularize deep HAR models; and iii) incorporating a
classification loss criterion to encourage minimal intra-class representation
differences whilst maximising inter-class differences to achieve more
discriminative features. Our contributions achieves new state-of-the-art
performance on four diverse activity recognition problem benchmarks with large
margins -- with up to 6% relative margin improvement. We extensively validate
the contributions from our design concepts through extensive experiments,
including activity misalignment measures, ablation studies and insights shared
through both quantitative and qualitative studies.
- Abstract（参考訳）: ウェアラブルは、特にリハビリテーションからきめ細かい歩行分析に至るまで、医療応用の増加のために、人間の活動に対する理解を改善するための基本となる。
ウェアラブルに関するHAR(Human Activity Recognition)問題を解決するための総合的なノウハウは、エンドツーエンドのディープラーニングパラダイムによって大きく進歩しているが、いくつかの基本的な機会は見過ごされ続けている。
我々は、豊かで差別性の高い活動表現を学習するこれらの新しい機会を精力的に探求する。
提案します
一 マルチチャネルセンサモダリティと特定活動の潜在関係を利用するための学習
二 深部HARモデルの標準化のためのマルチモーダルセンサデータストリームにおけるデータ非依存化の有効性の検討及び
三 クラス間差を最大化しつつ、クラス内差の最小化を図るために分類損失基準を組み込むこと。
当社の貢献は、4つの多様なアクティビティ認識問題ベンチマークで新たな最先端のパフォーマンスを達成し、大きなマージンと最大6%のマージン改善を実現しています。
我々は,この設計概念からの貢献を,量的および質的研究を通じて共有される活動的不均衡尺度,アブレーション研究,洞察など,広範な実験を通じて広範囲に検証した。
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