論文の概要: Smart-Badge: A wearable badge with multi-modal sensors for kitchen activity recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00888v1
• Date: Mon, 3 Oct 2022 12:52:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 17:37:37.633207
• Title: Smart-Badge: A wearable badge with multi-modal sensors for kitchen activity recognition
• Title（参考訳）: Smart-Badge:キッチンアクティビティ認識のためのマルチモーダルセンサーを備えたウェアラブルバッジ
• Authors: Mengxi Liu, Sungho Suh, Bo Zhou, Agnes Gruenerbl and Paul Lukowicz
• Abstract要約: 我々は、プライバシー保護、低コスト、非侵襲機能を備えた赤外線アレイセンサーMLX90640を含む6種類のセンサーを備えたスマートライトウェアラブルバッジを提示する。 多チャンネル畳み込みニューラルネットワークを用いて、潜在的不健康な習慣に関連する14の人間の活動を分類する。 本研究は,10人のボランティアが行った14のアクティビティを平均精度92.44 %,F1スコア88.27 %で検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.377995303174325
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human health is closely associated with their daily behavior and environment. However, keeping a healthy lifestyle is still challenging for most people as it is difficult to recognize their living behaviors and identify their surrounding situations to take appropriate action. Human activity recognition is a promising approach to building a behavior model of users, by which users can get feedback about their habits and be encouraged to develop a healthier lifestyle. In this paper, we present a smart light wearable badge with six kinds of sensors, including an infrared array sensor MLX90640 offering privacy-preserving, low-cost, and non-invasive features, to recognize daily activities in a realistic unmodified kitchen environment. A multi-channel convolutional neural network (MC-CNN) based on data and feature fusion methods is applied to classify 14 human activities associated with potentially unhealthy habits. Meanwhile, we evaluate the impact of the infrared array sensor on the recognition accuracy of these activities. We demonstrate the performance of the proposed work to detect the 14 activities performed by ten volunteers with an average accuracy of 92.44 % and an F1 score of 88.27 %.
• Abstract（参考訳）: 人間の健康は日々の行動や環境と密接に関連している。 しかし, 生活行動を認識し, 周囲の状況を把握し, 適切な行動をとることは難しいため, 健康な生活を維持することは依然として困難である。 ヒューマンアクティビティ認識(human activity recognition)は、ユーザの行動モデルを構築するための有望なアプローチである。 本稿では,プライバシ保護,低コスト,非侵襲的機能を提供する赤外線アレイセンサmlx90640を含む,6種類のセンサを備えたスマートライトウェアラブルバッジを提案する。 データと特徴融合法に基づく多チャンネル畳み込みニューラルネットワーク(MC-CNN)を用いて、潜在的不健康な習慣に関連する14の人間の活動を分類する。 一方,赤外線センサがこれらの活動の認識精度に与える影響について検討した。 本研究は,10人のボランティアが行った14のアクティビティを平均精度92.44 %,F1スコア88.27 %で検出する。

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