論文の概要: GaitSADA: Self-Aligned Domain Adaptation for mmWave Gait Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13384v2
• Date: Wed, 1 Feb 2023 01:59:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-02 18:45:59.954689
• Title: GaitSADA: Self-Aligned Domain Adaptation for mmWave Gait Recognition
• Title（参考訳）: GaitSADA:mm波歩行認識のための自己調整型ドメイン適応
• Authors: Ekkasit Pinyoanuntapong, Ayman Ali, Kalvik Jakkala, Pu Wang, Minwoo Lee, Qucheng Peng, Chen Chen, Zhi Sun
• Abstract要約: mmWaveレーダを用いた歩行認識は,mmWaveレーダの帰還信号から人間の歩行バイオメトリックスを捕捉する新しいユーザ識別法である。 本稿では,mmWave測位データにおける空間的領域シフトと時間的領域シフトの存在を明らかにするために,非合成データセットを収集し,解析する。 システム一般化性能を改善するために,GaitSADAと呼ばれる自己整合ドメイン適応手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.750765172614836
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: mmWave radar-based gait recognition is a novel user identification method that captures human gait biometrics from mmWave radar return signals. This technology offers privacy protection and is resilient to weather and lighting conditions. However, its generalization performance is yet unknown and limits its practical deployment. To address this problem, in this paper, a non-synthetic dataset is collected and analyzed to reveal the presence of spatial and temporal domain shifts in mmWave gait biometric data, which significantly impacts identification accuracy. To address this issue, a novel self-aligned domain adaptation method called GaitSADA is proposed. GaitSADA improves system generalization performance by using a two-stage semi-supervised model training approach. The first stage uses semi-supervised contrastive learning and the second stage uses semi-supervised consistency training with centroid alignment. Extensive experiments show that GaitSADA outperforms representative domain adaptation methods by an average of 15.41% in low data regimes.
• Abstract（参考訳）: mmWaveレーダを用いた歩行認識は,mmWaveレーダの帰還信号から人間の歩行バイオメトリックスを捉える新しいユーザ識別法である。 この技術はプライバシー保護を提供し、天候や照明条件に耐性がある。 しかし、その一般化性能はまだ不明であり、実際の展開を制限している。 この問題に対処するため,本論文では,mmWave測位データにおける空間的・時間的領域シフトの存在を明らかにするために,非合成データセットを収集,解析し,識別精度に大きな影響を及ぼす。 この問題に対処するために、GaitSADAと呼ばれる新しい自己整合ドメイン適応法を提案する。 GaitSADAは2段階の半教師付きモデルトレーニング手法を用いてシステム一般化性能を向上させる。 第1段階は半教師付きコントラスト学習、第2段階は半教師付き一貫性トレーニングとセントロイドアライメントを用いる。 大規模な実験により、GaitSADAはデータレギュレーションの低い場合の平均15.41%で代表的ドメイン適応法より優れていた。

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