論文の概要: Human Activity Recognition on wrist-worn accelerometers using self-supervised neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12272v1
• Date: Wed, 22 Dec 2021 23:35:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-24 14:24:27.083901
• Title: Human Activity Recognition on wrist-worn accelerometers using self-supervised neural networks
• Title（参考訳）: 自己教師型ニューラルネットワークを用いた手首加速度計の人間の活動認識
• Authors: Niranjan Sridhar, Lance Myers
• Abstract要約: 日常生活活動の指標 (ADL) は, 健康の指標として重要であるが, 生体内測定は困難である。 本稿では,加速度センサデータの頑健な表現をデバイスや対象に対して一般化するための自己教師付き学習パラダイムを提案する。 また,連続した実生活データに対して,有意な活動のセグメントを同定し,HARの精度を高めるセグメンテーションアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Measures of Activity of Daily Living (ADL) are an important indicator of overall health but difficult to measure in-clinic. Automated and accurate human activity recognition (HAR) using wrist-worn accelerometers enables practical and cost efficient remote monitoring of ADL. Key obstacles in developing high quality HAR is the lack of large labeled datasets and the performance loss when applying models trained on small curated datasets to the continuous stream of heterogeneous data in real-life. In this work we design a self-supervised learning paradigm to create a robust representation of accelerometer data that can generalize across devices and subjects. We demonstrate that this representation can separate activities of daily living and achieve strong HAR accuracy (on multiple benchmark datasets) using very few labels. We also propose a segmentation algorithm which can identify segments of salient activity and boost HAR accuracy on continuous real-life data.
• Abstract（参考訳）: 日常生活活動の指標 (ADL) は, 健康の指標として重要であるが, 生体内測定は困難である。 手首加速度計を用いた人体行動認識(HAR)の自動化と高精度化により、ADLの実用的かつ費用対効果の高い遠隔監視が可能となる。 高品質なharを開発する上で重要な障害は、大規模なラベル付きデータセットの欠如と、小さなキュレーションデータセットでトレーニングされたモデルを実生活における異種データの連続ストリームに適用する際のパフォーマンス損失である。 本研究は,加速度センサデータの堅牢な表現を,デバイスや対象にまたがって一般化可能な自己教師型学習パラダイムを設計する。 我々は,この表現が日常生活の活動を分離し,非常に少ないラベルを用いてhar精度(複数のベンチマークデータセット上で)を達成することを実証する。 また,実生活データ上でのsalientアクティビティのセグメントを識別し,har精度を向上させるセグメンテーションアルゴリズムを提案する。

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