論文の概要: cGAN-Based High Dimensional IMU Sensor Data Generation for Enhanced Human Activity Recognition in Therapeutic Activities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.07998v2
• Date: Wed, 14 Feb 2024 20:32:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 21:28:09.683260
• Title: cGAN-Based High Dimensional IMU Sensor Data Generation for Enhanced Human Activity Recognition in Therapeutic Activities
• Title（参考訳）: cGANを用いた高次元IMUセンサデータ生成による治療活動におけるヒト活動認識の強化
• Authors: Mohammad Mohammadzadeh, Ali Ghadami, Alireza Taheri, Saeed Behzadipour
• Abstract要約: TheraGANと呼ばれる新しいGANネットワークは、リハビリテーション活動に関連するIMU信号を生成するために開発された。 生成された信号は実際の信号と密に模倣され、生成されたデータが追加され、テストされた全てのネットワークの性能が大幅に向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Human activity recognition is a core technology for applications such as rehabilitation, health monitoring, and human-computer interactions. Wearable devices, especially IMU sensors, provide rich features of human movements at a reasonable cost, which can be leveraged in activity recognition. Developing a robust classifier for activity recognition has always been of interest to researchers. One major problem is that there is usually a deficit of training data, which makes developing deep classifiers difficult and sometimes impossible. In this work, a novel GAN network called TheraGAN was developed to generate IMU signals associated with rehabilitation activities. The generated signal comprises data from a 6-channel IMU, i.e., angular velocities and linear accelerations. Also, introducing simple activities simplified the generation process for activities of varying lengths. To evaluate the generated signals, several qualitative and quantitative studies were conducted, including perceptual similarity analysis, comparing manually extracted features to those from real data, visual inspection, and an investigation into how the generated data affects the performance of three deep classifiers trained on the generated and real data. The results showed that the generated signals closely mimicked the real signals, and adding generated data resulted in a significant improvement in the performance of all tested networks. Among the tested networks, the LSTM classifier demonstrated the most significant improvement, achieving a 13.27% boost, effectively addressing the challenge of data scarcity. This shows the validity of the generated data as well as TheraGAN as a tool to build more robust classifiers in case of imbalanced and insufficient data problems.
• Abstract（参考訳）: 人間の活動認識は、リハビリテーション、健康モニタリング、人間とコンピュータの相互作用といった応用のための中核技術である。 ウェアラブルデバイス、特にIMUセンサーは、人間の動きの豊富な特徴を合理的なコストで提供し、活動認識に活用することができる。 活動認識のための堅牢な分類器の開発は、研究者にとって常に関心を集めてきた。 1つの大きな問題は、通常、トレーニングデータの欠如であり、深い分類器の開発は困難であり、時には不可能である。 本研究では,リハビリテーション活動に関連するIMU信号を生成するために,TheraGANと呼ばれる新しいGANネットワークを開発した。 生成された信号は、6チャンネルIMU、すなわち角速度と線形加速度のデータを含む。 また、単純なアクティビティの導入により、さまざまな長さのアクティビティの生成プロセスが簡略化された。 生成した信号を評価するために、知覚的類似性分析、実データから手作業で抽出した特徴の比較、視覚検査、生成したデータが実データに基づいて訓練された3つの深層分類器の性能に与える影響の調査など、定性的かつ定量的な研究を行った。 その結果,生成された信号は実信号によく似ており,生成されたデータを加えると,すべてのネットワークの性能が大幅に向上した。 テストされたネットワークの中で、LSTM分類器は最も顕著な改善を示し、13.27%の高速化を実現し、データ不足の課題に効果的に対処した。 これは、不均衡で不十分なデータ問題に対して、より堅牢な分類器を構築するツールとして、生成されたデータとTheraGANの有効性を示す。

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