論文の概要: Unsupervised Deep Learning-based clustering for Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05483v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 10:56:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 14:37:28.781010
• Title: Unsupervised Deep Learning-based clustering for Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: 教師なし深層学習に基づく人間の活動認識のためのクラスタリング
• Authors: Hamza Amrani, Daniela Micucci, Paolo Napoletano
• Abstract要約: 本稿では,多次元慣性信号を自動的にラベル付けするDLベースのクラスタリングアーキテクチャであるdisC(Deep Inertial Sensory Clustering)を提案する。 このアーキテクチャは、リカレントオートエンコーダとクラスタリング基準を組み合わせることで、人間の活動関連信号を予測する。 この実験は、クラスタリング精度と正規化相互情報量の両方に対するdisCの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.716606664673982
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One of the main problems in applying deep learning techniques to recognize activities of daily living (ADLs) based on inertial sensors is the lack of appropriately large labelled datasets to train deep learning-based models. A large amount of data would be available due to the wide spread of mobile devices equipped with inertial sensors that can collect data to recognize human activities. Unfortunately, this data is not labelled. The paper proposes DISC (Deep Inertial Sensory Clustering), a DL-based clustering architecture that automatically labels multi-dimensional inertial signals. In particular, the architecture combines a recurrent AutoEncoder and a clustering criterion to predict unlabelled human activities-related signals. The proposed architecture is evaluated on three publicly available HAR datasets and compared with four well-known end-to-end deep clustering approaches. The experiments demonstrate the effectiveness of DISC on both clustering accuracy and normalized mutual information metrics.
• Abstract（参考訳）: 慣性センサーに基づく日常生活(ADL)の行動認識にディープラーニング技術を適用する際の大きな問題の1つは、ディープラーニングベースのモデルをトレーニングするための適切な大きなラベル付きデータセットがないことである。 人間の活動を認識するためにデータを収集できる慣性センサーを備えたモバイルデバイスが広く普及しているため、大量のデータが利用可能になる。 残念ながら、このデータはラベル付けされていない。 本稿では,多次元慣性信号を自動的にラベル付けするdlベースのクラスタリングアーキテクチャである disc (deep inertial sensory clustering) を提案する。 特に、アーキテクチャはリカレントオートエンコーダとクラスタリング基準を組み合わせることで、ラベルなしのヒューマンアクティビティ関連信号を予測する。 提案アーキテクチャは3つの公開HARデータセットで評価され、よく知られた4つのエンドツーエンドのディープクラスタリングアプローチと比較される。 実験は,ディスクがクラスタリング精度と正規化相互情報指標の両方に有効であることを示す。

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