論文の概要: Feature Learning for Accelerometer based Gait Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15958v1
• Date: Fri, 31 Jul 2020 10:58:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 06:03:00.844883
• Title: Feature Learning for Accelerometer based Gait Recognition
• Title（参考訳）: 加速度センサを用いた歩行認識のための特徴学習
• Authors: Szil\'ard Nemes, Margit Antal
• Abstract要約: オートエンコーダは、特徴学習能力に関して、差別的なエンドツーエンドモデルに非常に近い。 完全な畳み込みモデルは 訓練戦略に関係なく 優れた特徴表現を学べます
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in pattern matching, such as speech or object recognition support the viability of feature learning with deep learning solutions for gait recognition. Past papers have evaluated deep neural networks trained in a supervised manner for this task. In this work, we investigated both supervised and unsupervised approaches. Feature extractors using similar architectures incorporated into end-to-end models and autoencoders were compared based on their ability of learning good representations for a gait verification system. Both feature extractors were trained on the IDNet dataset then used for feature extraction on the ZJU-GaitAccel dataset. Results show that autoencoders are very close to discriminative end-to-end models with regards to their feature learning ability and that fully convolutional models are able to learn good feature representations, regardless of the training strategy.
• Abstract（参考訳）: 音声や物体認識などのパターンマッチングの最近の進歩は、歩行認識のための深層学習ソリューションによる特徴学習の実現を支援する。 過去論文では、このタスクのために教師付き方法で訓練されたディープニューラルネットワークを評価した。 本研究では,教師なしアプローチと教師なしアプローチの両方について検討した。 同様のアーキテクチャをエンドツーエンドモデルとオートエンコーダに組み込んだ特徴抽出器を,歩行検証システムにおいて優れた表現を学習する能力に基づいて比較した。 両方の特徴抽出器はIDNetデータセットでトレーニングされ、その後ZJU-GaitAccelデータセットで特徴抽出に使用された。 その結果、オートエンコーダは、特徴学習能力に関して差別的なエンドツーエンドモデルに非常に近いこと、そして完全な畳み込みモデルは、訓練戦略に関係なく優れた特徴表現を学習できることを示した。

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