論文の概要: Video-based Pose-Estimation Data as Source for Transfer Learning in Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01353v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 18:19:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 17:08:24.784438
• Title: Video-based Pose-Estimation Data as Source for Transfer Learning in Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: 行動認識における伝達学習の源としての映像ベースポーズ推定データ
• Authors: Shrutarv Awasthi, Fernando Moya Rueda, Gernot A. Fink
• Abstract要約: オンボディデバイスを用いたヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、制約のない環境での特定の人間の行動を特定する。 これまでの研究は、トランスファーラーニングが、少ないデータでシナリオに対処するための良い戦略であることを実証した。 本稿では,人為的位置推定を目的としたデータセットを伝達学習の情報源として用いることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.91734471596433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human Activity Recognition (HAR) using on-body devices identifies specific human actions in unconstrained environments. HAR is challenging due to the inter and intra-variance of human movements; moreover, annotated datasets from on-body devices are scarce. This problem is mainly due to the difficulty of data creation, i.e., recording, expensive annotation, and lack of standard definitions of human activities. Previous works demonstrated that transfer learning is a good strategy for addressing scenarios with scarce data. However, the scarcity of annotated on-body device datasets remains. This paper proposes using datasets intended for human-pose estimation as a source for transfer learning; specifically, it deploys sequences of annotated pixel coordinates of human joints from video datasets for HAR and human pose estimation. We pre-train a deep architecture on four benchmark video-based source datasets. Finally, an evaluation is carried out on three on-body device datasets improving HAR performance.
• Abstract（参考訳）: オンボディデバイスを用いたヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、制約のない環境での特定の人間の行動を特定する。 HARは人間の動きの相互および内部のばらつきのために困難であり、さらに、オンボディデバイスからの注釈付きデータセットは少ない。 この問題は、記録、高価なアノテーション、人間の活動の標準的な定義の欠如など、データ生成の難しさが主な原因である。 前回の研究では、少ないデータでシナリオに対処するための優れた戦略として、転送学習が示されている。 しかし、アノテートされたオンボディデバイスデータセットの不足は残る。 本稿では,人間の位置推定のためのビデオデータセットから,人間の関節のアノテートされたピクセル座標のシーケンスを展開し,人間のポーズ推定を行う,トランスファーラーニング学習のソースとしてヒューマン・ポーズ推定を意図したデータセットを提案する。 4つのベンチマークビデオベースのソースデータセットで、深いアーキテクチャを事前トレーニングします。 最後に、HAR性能を向上させる3つのオンボディデバイスデータセットに対して評価を行う。

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