論文の概要: Improving state estimation through projection post-processing for activity recognition with application to football

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03310v4
• Date: Tue, 2 May 2023 19:56:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 19:18:17.926341
• Title: Improving state estimation through projection post-processing for activity recognition with application to football
• Title（参考訳）: サッカーにおける活動認識のための投影後処理による状態推定の改善
• Authors: Micha{\l} Ciszewski, Jakob S\"ohl, Geurt Jongbloed
• Abstract要約: 本稿では,アクティビティ認識のための新しいポストプロセッシング手法を提案する。 推定における非現実的な短期活動の補正により、分類手法の精度を向上させる。 また、状態変化時の不確実性に対処する新しいパフォーマンス指標であるローカル時間シフト尺度(LTS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The past decade has seen an increased interest in human activity recognition based on sensor data. Most often, the sensor data come unannotated, creating the need for fast labelling methods. For assessing the quality of the labelling, an appropriate performance measure has to be chosen. Our main contribution is a novel post-processing method for activity recognition. It improves the accuracy of the classification methods by correcting for unrealistic short activities in the estimate. We also propose a new performance measure, the Locally Time-Shifted Measure (LTS measure), which addresses uncertainty in the times of state changes. The effectiveness of the post-processing method is evaluated, using the novel LTS measure, on the basis of a simulated dataset and a real application on sensor data from football. The simulation study is also used to discuss the choice of the parameters of the post-processing method and the LTS measure.
• Abstract（参考訳）: 過去10年間、センサーデータに基づく人間の活動認識への関心が高まってきた。 多くの場合、センサーデータは無注釈になり、高速なラベル付け方法の必要性が生じる。 ラベル付けの品質を評価するには、適切なパフォーマンス指標を選択する必要がある。 我々の主な貢献は、アクティビティ認識のための新しいポストプロセッシング手法である。 推定における非現実的な短期活動の補正により、分類手法の精度を向上させる。 また,状態変化時の不確実性に対処する新しい性能尺度である局所時間シフト測度(lts測度)を提案する。 サッカーのセンサデータに対するシミュレーションデータセットと実際の応用に基づいて,新しいLTS尺度を用いて,ポストプロセッシング手法の有効性を評価した。 シミュレーション研究は、後処理法とlts測定値のパラメータの選択についても議論するためにも用いられる。

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