論文の概要: Eat-Radar: Continuous Fine-Grained Intake Gesture Detection Using FMCW
Radar and 3D Temporal Convolutional Network with Attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04253v2
- Date: Mon, 18 Dec 2023 14:52:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-21 03:30:16.774016
- Title: Eat-Radar: Continuous Fine-Grained Intake Gesture Detection Using FMCW
Radar and 3D Temporal Convolutional Network with Attention
- Title（参考訳）: Eat-Radar:FMCWレーダと3次元時間畳み込みネットワークを用いた連続微粒吸入ジェスチャー検出
- Authors: Chunzhuo Wang, T. Sunil Kumar, Walter De Raedt, Guido Camps, Hans
Hallez, Bart Vanrumste
- Abstract要約: 食品摂取モニタリングのための接触型レーダーを用いた新しいアプローチを提案する。
高周波変調連続波(FMCW)レーダーセンサを用いて、微細な摂食・飲食のジェスチャーを認識する。
3D-TCN-Attを用いた3次元時間的畳み込みネットワークを開発し,食事セッションにおける摂食行動の検出とセグメンテーションを行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8932585560127178
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unhealthy dietary habits are considered as the primary cause of various
chronic diseases, including obesity and diabetes. The automatic food intake
monitoring system has the potential to improve the quality of life (QoL) of
people with diet-related diseases through dietary assessment. In this work, we
propose a novel contactless radar-based approach for food intake monitoring.
Specifically, a Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar sensor is
employed to recognize fine-grained eating and drinking gestures. The
fine-grained eating/drinking gesture contains a series of movements from
raising the hand to the mouth until putting away the hand from the mouth. A 3D
temporal convolutional network with self-attention (3D-TCN-Att) is developed to
detect and segment eating and drinking gestures in meal sessions by processing
the Range-Doppler Cube (RD Cube). Unlike previous radar-based research, this
work collects data in continuous meal sessions (more realistic scenarios). We
create a public dataset comprising 70 meal sessions (4,132 eating gestures and
893 drinking gestures) from 70 participants with a total duration of 1,155
minutes. Four eating styles (fork & knife, chopsticks, spoon, hand) are
included in this dataset. To validate the performance of the proposed approach,
seven-fold cross-validation method is applied. The 3D-TCN-Att model achieves a
segmental F1-score of 0.896 and 0.868 for eating and drinking gestures,
respectively. The results of the proposed approach indicate the feasibility of
using radar for fine-grained eating and drinking gesture detection and
segmentation in meal sessions.
- Abstract（参考訳）: 不健康な食事習慣は肥満や糖尿病など様々な慢性疾患の主要な原因と考えられている。
食品自動摂取モニタリングシステムは、食事アセスメントを通じて、食事関連疾患を有する人々のqolを改善する可能性を秘めている。
本研究では,食品摂取監視のための接触型レーダーを用いた新しいアプローチを提案する。
具体的には、細粒度飲食ジェスチャーを認識するために、周波数変調連続波(fmcw)レーダセンサを用いる。
細粒度の飲食ジェスチャーには、手を挙げてから口から手を離すまでの一連の動きが含まれている。
3D-TCN-Att) を用いた3次元時間畳み込みネットワークを構築し,レンジ・ドップラーキューブ(RDキューブ) の処理により食事中の食事・飲食行動の検出とセグメント分けを行う。
従来のレーダーベースの研究とは異なり、この研究は継続的食事セッション(より現実的なシナリオ)でデータを収集する。
我々は70名の参加者から70名の食事セッション(4,132件の食行動、893件の飲酒行動)を合計1,155分間の公開データセットを作成する。
このデータセットには4種類の食材(フォーク&ナイフ、チョップスティック、スプーン、手)が含まれている。
提案手法の性能を検証するために、7次元クロスバリデーション法を適用した。
3d-tcn-attモデルは、それぞれ摂食と飲食のためのセグメントf1-score 0.896と0.868を達成する。
提案手法は,食品セッションにおける細粒度食と飲酒のジェスチャ検出とセグメンテーションにおけるレーダの利用の可能性を示した。
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