論文の概要: A Matter of Annotation: An Empirical Study on In Situ and Self-Recall Activity Annotations from Wearable Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08752v1
• Date: Mon, 15 May 2023 16:02:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 13:46:11.925075
• Title: A Matter of Annotation: An Empirical Study on In Situ and Self-Recall Activity Annotations from Wearable Sensors
• Title（参考訳）: アノテーションの課題:ウェアラブルセンサからのIn situおよびSelf-Recallアクティビティアノテーションに関する実証的研究
• Authors: Alexander Hoelzemann, Kristof Van Laerhoven
• Abstract要約: そこで本研究では,Wildデータに着目した4つのアノテーション手法を比較した。 本研究は,異なるラベル付け手法がアノテーションの品質に直接影響を及ぼすことを示す。 アクティビティダイアログと可視化ツールを組み合わせることで,参加者のアクティビティデータを検査し,ラベル付けすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.57744087902266
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Research into the detection of human activities from wearable sensors is a highly active field, benefiting numerous applications, from ambulatory monitoring of healthcare patients via fitness coaching to streamlining manual work processes. We present an empirical study that compares 4 different commonly used annotation methods utilized in user studies that focus on in-the-wild data. These methods can be grouped in user-driven, in situ annotations - which are performed before or during the activity is recorded - and recall methods - where participants annotate their data in hindsight at the end of the day. Our study illustrates that different labeling methodologies directly impact the annotations' quality, as well as the capabilities of a deep learning classifier trained with the data respectively. We noticed that in situ methods produce less but more precise labels than recall methods. Furthermore, we combined an activity diary with a visualization tool that enables the participant to inspect and label their activity data. Due to the introduction of such a tool were able to decrease missing annotations and increase the annotation consistency, and therefore the F1-score of the deep learning model by up to 8% (ranging between 82.1 and 90.4% F1-score). Furthermore, we discuss the advantages and disadvantages of the methods compared in our study, the biases they may could introduce and the consequences of their usage on human activity recognition studies and as well as possible solutions.
• Abstract（参考訳）: ウェアラブルセンサーから人間の活動を検出する研究は非常に活発な分野であり、フィットネスコーチングによる医療患者の保養モニタリングから手作業プロセスの合理化まで、多くの応用がある。 本稿では,実地データに焦点をあてたユーザ研究で使用される4種類のアノテーション手法を比較した経験的研究を行う。 これらのメソッドはユーザ主導のin situアノテーションでグループ化でき、アクティビティの前後で実行されるアノテーションは記録され、リコールされる。 本研究は,異なるラベル付け手法がアノテーションの品質や,データで訓練されたディープラーニング分類器の能力に直接影響を及ぼすことを示す。 In situ法はリコール法よりも精度の低いラベルを生成することがわかった。 さらに,アクティビティダイアログと可視化ツールを組み合わせることで,参加者のアクティビティデータの検査とラベル付けを可能にした。 このようなツールの導入により、欠落したアノテーションを減らし、アノテーションの一貫性を高めることができ、深層学習モデルのF1スコアは最大8%向上した(82.1から90.4%)。 さらに,本研究と比較した手法の利点と欠点,導入可能なバイアス,人間の活動認識研究における使用結果,および可能な解決策について考察した。

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