論文の概要: Machine-Generated Hierarchical Structure of Human Activities to Reveal How Machines Think

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07855v1
• Date: Tue, 19 Jan 2021 20:40:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-22 11:12:35.968405
• Title: Machine-Generated Hierarchical Structure of Human Activities to Reveal How Machines Think
• Title（参考訳）: 人間活動の階層構造を機械がどう考えるか
• Authors: Mahsun Alt{\i}n, Furkan G\"ursoy, Lina Xu
• Abstract要約: 人間の行動認識のための階層的ラベリングシステムの構築の重要性と実現可能性について議論する。 ブラックボックスharモデルの予測を用いて,異なる活動間の類似性を同定する。 このシステムでは、同じレベルのアクティビティラベルは、設計された精度の大きさを持ち、特定の量のアクティビティの詳細を反映します。
• 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: Deep-learning based computer vision models have proved themselves to be ground-breaking approaches to human activity recognition (HAR). However, most existing works are dedicated to improve the prediction accuracy through either creating new model architectures, increasing model complexity, or refining model parameters by training on larger datasets. Here, we propose an alternative idea, differing from existing work, to increase model accuracy and also to shape model predictions to align with human understandings through automatically creating higher-level summarizing labels for similar groups of human activities. First, we argue the importance and feasibility of constructing a hierarchical labeling system for human activity recognition. Then, we utilize the predictions of a black box HAR model to identify similarities between different activities. Finally, we tailor hierarchical clustering methods to automatically generate hierarchical trees of activities and conduct experiments. In this system, the activity labels on the same level will have a designed magnitude of accuracy and reflect a specific amount of activity details. This strategy enables a trade-off between the extent of the details in the recognized activity and the user privacy by masking some sensitive predictions; and also provides possibilities for the use of formerly prohibited invasive models in privacy-concerned scenarios. Since the hierarchy is generated from the machine's perspective, the predictions at the upper levels provide better accuracy, which is especially useful when there are too detailed labels in the training set that are rather trivial to the final prediction goal. Moreover, the analysis of the structure of these trees can reveal the biases in the prediction model and guide future data collection strategies.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングに基づくコンピュータビジョンモデルは、人間活動認識(HAR)に対する画期的なアプローチであることが証明されている。 しかしながら、既存の作業の多くは、新しいモデルアーキテクチャの作成、モデルの複雑さの増大、より大きなデータセットでのトレーニングによるモデルパラメータの洗練による予測精度の向上に費やされている。 本稿では,既存の作業とは違って,モデル精度の向上とモデル予測の形状形成を行い,人間活動の類似グループに対する高レベルな要約ラベルの自動作成により,人間の理解と一致させるための代替案を提案する。 まず,人間行動認識のための階層的ラベリングシステムの構築の重要性と実現可能性について考察する。 次に,ブラックボックスHARモデルの予測を用いて,異なるアクティビティ間の類似性を同定する。 最後に,階層的クラスタリング手法を調整し,アクティビティの階層的木を自動生成し,実験を行う。 このシステムでは、同じレベルのアクティビティラベルは、設計された精度の大きさを持ち、特定の量のアクティビティの詳細を反映します。 この戦略は、機密性の高い予測を隠蔽することで、認識されたアクティビティの細部とユーザのプライバシの間のトレードオフを可能にし、プライバシに制限されたシナリオで以前は禁止されていた侵入モデルを使用する可能性を提供する。 階層構造はマシンの観点から生成されるため、上位レベルの予測はより正確であり、最終的な予測目標にかなり簡単なトレーニングセットに詳細なラベルが多すぎる場合に特に有用である。 さらに,これらの木構造の解析により,予測モデルのバイアスを明らかにし,今後のデータ収集戦略を導くことができる。

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