論文の概要: WiFi-based Spatiotemporal Human Action Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09867v1
• Date: Mon, 20 Jun 2022 16:03:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-06-22 19:21:28.069543
• Title: WiFi-based Spatiotemporal Human Action Perception
• Title（参考訳）: WiFiを用いた時空間人間の行動知覚
• Authors: Yanling Hao, Zhiyuan Shi, Yuanwei Liu
• Abstract要約: SNN(End-to-end WiFi signal Neural Network)は、Wi-Fiのみのセンシングを可能にするために提案されている。 特に、3D畳み込みモジュールはWiFi信号の時間的連続性を探索することができ、特徴自己保持モジュールは支配的な特徴を明示的に維持することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.41825941088989
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: WiFi-based sensing for human activity recognition (HAR) has recently become a hot topic as it brings great benefits when compared with video-based HAR, such as eliminating the demands of line-of-sight (LOS) and preserving privacy. Making the WiFi signals to 'see' the action, however, is quite coarse and thus still in its infancy. An end-to-end spatiotemporal WiFi signal neural network (STWNN) is proposed to enable WiFi-only sensing in both line-of-sight and non-line-of-sight scenarios. Especially, the 3D convolution module is able to explore the spatiotemporal continuity of WiFi signals, and the feature self-attention module can explicitly maintain dominant features. In addition, a novel 3D representation for WiFi signals is designed to preserve multi-scale spatiotemporal information. Furthermore, a small wireless-vision dataset (WVAR) is synchronously collected to extend the potential of STWNN to 'see' through occlusions. Quantitative and qualitative results on WVAR and the other three public benchmark datasets demonstrate the effectiveness of our approach on both accuracy and shift consistency.
• Abstract（参考訳）: WiFiベースのヒューマンアクティビティ認識(HAR)は近年ホットな話題となり、ビデオベースのHARと比較して、LOS(Line-of-sight)の要求の排除やプライバシーの保護といった大きなメリットをもたらしている。 しかし、アクションを「見る」ためのWiFi信号を作ることは、非常に粗いため、まだ初期段階にある。 終端時空間WiFi信号ニューラルネット(STWNN)は、視線と視線の両方のシナリオにおいて、WiFiのみのセンシングを可能にする。 特に、3D畳み込みモジュールはWiFi信号の時空間連続性を探索することができ、特徴自己保持モジュールは支配的な特徴を明示的に維持することができる。 さらに、WiFi信号の新たな3D表現は、マルチスケールの時空間情報を保存するように設計されている。 さらに、小さな無線ビジョンデータセット(WVAR)が同期して収集され、STWNNの可能性をオクルージョンを通して「見る」ように拡張する。 WVARと他の3つの公開ベンチマークデータセットの定量および定性的な結果は、精度とシフト一貫性の両方に対するアプローチの有効性を示す。

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