論文の概要: Continual Learning in Sensor-based Human Activity Recognition: an Empirical Benchmark Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.09396v1
• Date: Mon, 19 Apr 2021 15:38:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 18:09:00.797132
• Title: Continual Learning in Sensor-based Human Activity Recognition: an Empirical Benchmark Analysis
• Title（参考訳）: センサを用いた人間行動認識における連続学習--経験的ベンチマーク分析
• Authors: Saurav Jha, Martin Schiemer, Franco Zambonelli and Juan Ye
• Abstract要約: センサーベースのヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、スマートホーム、パーソナルヘルスケア、都市計画における多くの現実世界のアプリケーションのための重要なイネーブラーです。 HARシステムは、ゼロから再設計することなく、長期間にわたって新しいアクティビティを自律的に学習できますか? この問題は連続学習と呼ばれ、コンピュータビジョンの分野で特に人気があります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.686889458553123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sensor-based human activity recognition (HAR), i.e., the ability to discover human daily activity patterns from wearable or embedded sensors, is a key enabler for many real-world applications in smart homes, personal healthcare, and urban planning. However, with an increasing number of applications being deployed, an important question arises: how can a HAR system autonomously learn new activities over a long period of time without being re-engineered from scratch? This problem is known as continual learning and has been particularly popular in the domain of computer vision, where several techniques to attack it have been developed. This paper aims to assess to what extent such continual learning techniques can be applied to the HAR domain. To this end, we propose a general framework to evaluate the performance of such techniques on various types of commonly used HAR datasets. We then present a comprehensive empirical analysis of their computational cost and effectiveness of tackling HAR-specific challenges (i.e., sensor noise and labels' scarcity). The presented results uncover useful insights on their applicability and suggest future research directions for HAR systems. Our code, models and data are available at https://github.com/srvCodes/continual-learning-benchmark.
• Abstract（参考訳）: センサに基づく人間の活動認識(HAR)、すなわちウェアラブルや組み込みセンサーから人間の日常生活の行動パターンを発見する能力は、スマートホーム、パーソナルヘルスケア、都市計画における多くの現実的な応用の鍵となる。 HARシステムは、スクラッチから再設計されることなく、どのようにして長期間にわたって、新しいアクティビティを自律的に学習できるのか? この問題は連続学習(continuous learning)として知られ、コンピュータビジョンの分野では特に人気があり、攻撃する技術が開発されている。 本稿では,HAR領域に適用可能な連続学習手法の程度を評価することを目的とする。 そこで本研究では,様々なタイプのHARデータセットにおいて,そのような手法の性能を評価するための一般的なフレームワークを提案する。 次に,ハール特有の課題(センサノイズとラベルの不足)に取り組む計算コストと有効性に関する包括的実証分析を行った。 以上の結果から,HARシステムへの適用性に関する有用な知見が得られ,今後の研究の方向性が示唆された。 私たちのコード、モデル、データはhttps://github.com/srvCodes/continual-learning-benchmarkで公開されています。

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