論文の概要: Attention-Based Sensor Fusion for Human Activity Recognition Using IMU Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11224v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 17:00:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-22 14:46:53.075617
• Title: Attention-Based Sensor Fusion for Human Activity Recognition Using IMU Signals
• Title（参考訳）: IMU信号を用いた人間行動認識のための注意型センサフュージョン
• Authors: Wenjin Tao, Haodong Chen, Md Moniruzzaman, Ming C. Leu, Zhaozheng Yi, Ruwen Qin
• Abstract要約: 本稿では,異なる身体部位に装着した複数のIMUセンサを用いた人体行動認識のための新しいアテンションベースアプローチを提案する。 異なる身体位置におけるセンサの重要性を学習し、注意に基づく融合機構を開発し、注意的特徴表現を生成する。 提案手法は,5つの公開データセットを用いて評価し,多種多様な活動カテゴリにおける最先端の手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.558966602878624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human Activity Recognition (HAR) using wearable devices such as smart watches embedded with Inertial Measurement Unit (IMU) sensors has various applications relevant to our daily life, such as workout tracking and health monitoring. In this paper, we propose a novel attention-based approach to human activity recognition using multiple IMU sensors worn at different body locations. Firstly, a sensor-wise feature extraction module is designed to extract the most discriminative features from individual sensors with Convolutional Neural Networks (CNNs). Secondly, an attention-based fusion mechanism is developed to learn the importance of sensors at different body locations and to generate an attentive feature representation. Finally, an inter-sensor feature extraction module is applied to learn the inter-sensor correlations, which are connected to a classifier to output the predicted classes of activities. The proposed approach is evaluated using five public datasets and it outperforms state-of-the-art methods on a wide variety of activity categories.
• Abstract（参考訳）: Inertial Measurement Unit(IMU)センサーに埋め込まれたスマートウォッチなどのウェアラブルデバイスを用いたヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、ワークアウトトラッキングや健康モニタリングなど、私たちの日常生活に様々な応用をもたらす。 本稿では,異なる身体部位に装着した複数のIMUセンサを用いた人体行動認識のための新しい注意型アプローチを提案する。 まず、センサワイズ特徴抽出モジュールは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて個々のセンサから最も識別性の高い特徴を抽出するように設計されている。 次に,異なる身体位置におけるセンサの重要性を学習し,注意的特徴表現を生成するために注意に基づく融合機構を開発した。 最後に、センサ間特徴抽出モジュールを適用し、分類器に接続されたセンサ間相関を学習し、予測されたアクティビティのクラスを出力する。 提案手法は,5つの公開データセットを用いて評価し,多種多様な活動カテゴリにおける最先端手法より優れている。

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