Fugu-MT 論文翻訳(概要): TCN AA: A Wi Fi based Temporal Convolution Network for Human to Human Interaction Recognition with Augmentation and Attention

論文の概要: TCN AA: A Wi Fi based Temporal Convolution Network for Human to Human Interaction Recognition with Augmentation and Attention

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18211v1
Date: Sun, 21 May 2023 08:37:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-04 11:49:18.675404
Title: TCN AA: A Wi Fi based Temporal Convolution Network for Human to Human Interaction Recognition with Augmentation and Attention
Title（参考訳）: tcn aa: 強化と注意を伴う人間と人間のインタラクション認識のためのwi-fiベースの時間畳み込みネットワーク
Authors: Chia-Yu Lin, Yu-Tso Liu, Chih-Yang Lin, and Timothy K. Shih
Abstract要約: 本稿では,TN-AAと呼ばれる時間的畳み込みネットワークを利用した新しいアプローチを提案する。提案手法は計算効率が高く,データサイズが3倍になった場合でも精度が向上する。公開データセットに関する我々の実験は、我々のアプローチが既存の最先端の手法より優れており、最終的な精度は99.42%であることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.6410040715586005
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The utilization of Wi-Fi-based human activity recognition (HAR) has gained considerable interest in recent times, primarily owing to its applications in various domains such as healthcare for monitoring breath and heart rate, security, elderly care, and others. These Wi-Fi-based methods exhibit several advantages over conventional state-of-the-art techniques that rely on cameras and sensors, including lower costs and ease of deployment. However, a significant challenge associated with Wi-Fi-based HAR is the significant decline in performance when the scene or subject changes. To mitigate this issue, it is imperative to train the model using an extensive dataset. In recent studies, the utilization of CNN-based models or sequence-to-sequence models such as LSTM, GRU, or Transformer has become prevalent. While sequence-to-sequence models can be more precise, they are also more computationally intensive and require a larger amount of training data. To tackle these limitations, we propose a novel approach that leverages a temporal convolution network with augmentations and attention, referred to as TCN-AA. Our proposed method is computationally efficient and exhibits improved accuracy even when the data size is increased threefold through our augmentation techniques. Our experiments on a publicly available dataset indicate that our approach outperforms existing state-of-the-art methods, with a final accuracy of 99.42%.
Abstract（参考訳）: 近年,Wi-Fiをベースとしたヒューマンアクティビティ認識(HAR)の利用が注目されている。主な原因は,呼吸や心拍数,セキュリティ,高齢者の介護など,様々な分野に応用されているためである。これらのWi-Fiベースの手法は、コスト削減や展開の容易さなど、カメラやセンサーに依存する従来の最先端技術に対して、いくつかの利点がある。しかし、Wi-FiベースのHARにまつわる重大な課題は、シーンや主題が変化するとパフォーマンスが著しく低下することである。この問題を軽減するためには、広範なデータセットを使用してモデルをトレーニングすることが不可欠である。近年, LSTM, GRU, TransformerなどのCNNモデルやシーケンス・ツー・シーケンスモデルの利用が普及している。 sequence-to-sequenceモデルの方が正確であるが、計算集約性が高く、より多くのトレーニングデータを必要とする。これらの制約に対処するため,TN-AAと呼ばれる時間的畳み込みネットワークを利用した新しいアプローチを提案する。提案手法は計算効率が高く,拡張手法によりデータサイズが3倍に向上しても精度が向上する。公開データセットに関する我々の実験は、我々のアプローチが既存の最先端手法より優れており、最終的な精度は99.42%であることを示している。

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