論文の概要: Human Activity Recognition from Wi-Fi CSI Data Using Principal
Component-Based Wavelet CNN
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13161v1
- Date: Mon, 26 Dec 2022 13:45:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 14:17:21.819745
- Title: Human Activity Recognition from Wi-Fi CSI Data Using Principal
Component-Based Wavelet CNN
- Title(参考訳): 主成分系ウェーブレットCNNを用いたWi-Fi CSIデータからの人間の活動認識
- Authors: Ishtiaque Ahmed Showmik, Tahsina Farah Sanam, Hafiz Imtiaz
- Abstract要約: HAR(Human Activity Recognition)は、監視、セキュリティ、医療分野に応用された新興技術である。
実用リアルタイムアプリケーションにロバスト性と効率性を提供する新しいアプローチとして,主成分に基づくウェーブレット畳み込みニューラルネットワーク(PCWCNN)を提案する。
提案したPCWCNNモデルが,既存のアプローチよりも優れた実データセットで非常によく動作することを実証的に示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.9533044769534444
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Human Activity Recognition (HAR) is an emerging technology with several
applications in surveillance, security, and healthcare sectors. Noninvasive HAR
systems based on Wi-Fi Channel State Information (CSI) signals can be developed
leveraging the quick growth of ubiquitous Wi-Fi technologies, and the
correlation between CSI dynamics and body motions. In this paper, we propose
Principal Component-based Wavelet Convolutional Neural Network (or PCWCNN) -- a
novel approach that offers robustness and efficiency for practical real-time
applications. Our proposed method incorporates two efficient preprocessing
algorithms -- the Principal Component Analysis (PCA) and the Discrete Wavelet
Transform (DWT). We employ an adaptive activity segmentation algorithm that is
accurate and computationally light. Additionally, we used the Wavelet CNN for
classification, which is a deep convolutional network analogous to the
well-studied ResNet and DenseNet networks. We empirically show that our
proposed PCWCNN model performs very well on a real dataset, outperforming
existing approaches.
- Abstract(参考訳): HAR(Human Activity Recognition)は、監視、セキュリティ、医療分野に応用された新興技術である。
Wi-Fi Channel State Information (CSI) 信号に基づく非侵襲的HARシステムは、ユビキタスWi-Fi技術の迅速な成長と、CSIダイナミクスと体の動きの相関を利用して開発することができる。
本稿では,実用的なリアルタイムアプリケーションにロバスト性と効率性を提供する新しい手法である,主成分ベースのウェーブレット畳み込みニューラルネットワーク(pcwcnn)を提案する。
提案手法は、主成分分析(PCA)と離散ウェーブレット変換(DWT)という2つの効率的な前処理アルゴリズムを含む。
我々は、正確かつ計算学的に軽量な適応的アクティビティセグメンテーションアルゴリズムを用いる。
さらに、よく研究されているResNetやDenseNetに類似した深層畳み込みネットワークであるWavelet CNNを分類に使用した。
提案したPCWCNNモデルが,既存のアプローチよりも優れた実データセットで非常によく動作することを実証的に示す。
関連論文リスト
- Improving the Real-Data Driven Network Evaluation Model for Digital Twin Networks [0.2499907423888049]
デジタルツインネットワーク(DTN)技術は,自律型ネットワークの基礎技術として期待されている。
DTNは、クローズドループシステムにおいて、リアルタイムに収集されたデータに基づいてネットワークを運用およびシステム化できるという利点がある。
DTNの使用を最適化するために、さまざまなAI研究と標準化作業が進行中である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-14T09:55:03Z) - TCCT-Net: Two-Stream Network Architecture for Fast and Efficient Engagement Estimation via Behavioral Feature Signals [58.865901821451295]
本稿では,新しい2ストリーム機能融合 "Tensor-Convolution and Convolution-Transformer Network" (TCCT-Net) アーキテクチャを提案する。
時間空間領域における意味のあるパターンをよりよく学習するために、ハイブリッド畳み込み変換器を統合する「CT」ストリームを設計する。
並行して、時間周波数領域からリッチなパターンを効率的に抽出するために、連続ウェーブレット変換(CWT)を用いて情報を2次元テンソル形式で表現する「TC」ストリームを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-15T06:01:48Z) - Enhancing Network Intrusion Detection Performance using Generative Adversarial Networks [0.25163931116642785]
GAN(Generative Adversarial Networks)の統合によるNIDSの性能向上のための新しいアプローチを提案する。
GANは、現実世界のネットワークの振る舞いを忠実に模倣する合成ネットワークトラフィックデータを生成する。
NIDSへのGANの統合は,訓練データに制限のある攻撃に対する侵入検知性能の向上につながる可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-11T04:01:15Z) - Recent Advances in Scalable Energy-Efficient and Trustworthy Spiking
Neural networks: from Algorithms to Technology [11.479629320025673]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、幅広い信号処理アプリケーションのために、ディープニューラルネットワークの魅力的な代替品となっている。
我々は、低レイテンシとエネルギー効率のSNNを効率的に訓練し、拡張するためのアルゴリズムと最適化の進歩について述べる。
デプロイ可能なSNNシステム構築における研究の今後の可能性について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-02T19:47:00Z) - Learnable Digital Twin for Efficient Wireless Network Evaluation [40.829275623191656]
ネットワークデジタルツインツ(NDT)は、ネットワークを物理的に実装する前にキーパフォーマンスインジケータ(KPI)の推定を容易にする。
本稿では,ネットワークシミュレータのための学習型NDTを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-11T03:43:39Z) - Quantization-aware Interval Bound Propagation for Training Certifiably
Robust Quantized Neural Networks [58.195261590442406]
我々は、逆向きに頑健な量子化ニューラルネットワーク(QNN)の訓練と証明の課題について検討する。
近年の研究では、浮動小数点ニューラルネットワークが量子化後の敵攻撃に対して脆弱であることが示されている。
本稿では、堅牢なQNNをトレーニングするための新しい方法であるQA-IBP(quantization-aware interval bound propagation)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-29T13:32:38Z) - Semantic Communication Enabling Robust Edge Intelligence for
Time-Critical IoT Applications [87.05763097471487]
本稿では、時間クリティカルなIoTアプリケーションのためのセマンティック通信を用いて、堅牢なエッジインテリジェンスを設計することを目的とする。
本稿では,画像DCT係数が推定精度に与える影響を解析し,オフロードのためのチャネル非依存の有効性符号化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-24T20:13:17Z) - Hybrid SNN-ANN: Energy-Efficient Classification and Object Detection for
Event-Based Vision [64.71260357476602]
イベントベースの視覚センサは、画像フレームではなく、イベントストリームの局所的な画素単位の明るさ変化を符号化する。
イベントベースセンサーによる物体認識の最近の進歩は、ディープニューラルネットワークの変換によるものである。
本稿では、イベントベースのパターン認識とオブジェクト検出のためのディープニューラルネットワークのエンドツーエンドトレーニングのためのハイブリッドアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-06T23:45:58Z) - Learning Frequency-aware Dynamic Network for Efficient Super-Resolution [56.98668484450857]
本稿では、離散コサイン変換(dct)領域の係数に応じて入力を複数の部分に分割する新しい周波数認識動的ネットワークについて検討する。
実際、高周波部は高価な操作で処理され、低周波部は計算負荷を軽減するために安価な操作が割り当てられる。
ベンチマークSISRモデルおよびデータセット上での実験は、周波数認識動的ネットワークが様々なSISRニューラルネットワークに使用できることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-15T12:54:26Z) - Data-Driven Random Access Optimization in Multi-Cell IoT Networks with
NOMA [78.60275748518589]
非直交多重アクセス(NOMA)は、5Gネットワーク以降で大規模なマシンタイプ通信(mMTC)を可能にする重要な技術です。
本稿では,高密度空間分散マルチセル無線IoTネットワークにおけるランダムアクセス効率向上のために,NOMAを適用した。
ユーザ期待容量の幾何学的平均を最大化するために,各IoTデバイスの伝送確率を調整したランダムチャネルアクセス管理の新たな定式化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-02T15:21:08Z) - Deep Learning based Covert Attack Identification for Industrial Control
Systems [5.299113288020827]
我々は、スマートグリッドに対する秘密攻撃と呼ばれるサイバー攻撃を検出し、診断し、ローカライズするために使用できるデータ駆動フレームワークを開発した。
このフレームワークは、オートエンコーダ、リカレントニューラルネットワーク(RNN)とLong-Short-Term-Memory層、Deep Neural Network(DNN)を組み合わせたハイブリッド設計である。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-25T17:48:43Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。