論文の概要: Unsupervised Statistical Feature-Guided Diffusion Model for Sensor-based Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05285v1
• Date: Tue, 30 May 2023 15:12:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-11 13:17:05.228361
• Title: Unsupervised Statistical Feature-Guided Diffusion Model for Sensor-based Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: センサに基づく人間行動認識のための教師なし特徴量拡散モデル
• Authors: Si Zuo, Vitor Fortes Rey, Sungho Suh, Stephan Sigg, Paul Lukowicz
• Abstract要約: センサを用いた人間行動認識のための教師なし統計特徴誘導拡散モデルを提案する。 提案手法は,ラベル付きデータに頼らずに時系列センサデータを生成することを目的としている。 平均,標準偏差,Zスコア,歪などの統計情報に拡散モデルを適用し,多種多様な合成センサデータを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.36276437527986
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recognizing human activities from sensor data is a vital task in various domains, but obtaining diverse and labeled sensor data remains challenging and costly. In this paper, we propose an unsupervised statistical feature-guided diffusion model for sensor-based human activity recognition. The proposed method aims to generate synthetic time-series sensor data without relying on labeled data, addressing the scarcity and annotation difficulties associated with real-world sensor data. By conditioning the diffusion model on statistical information such as mean, standard deviation, Z-score, and skewness, we generate diverse and representative synthetic sensor data. We conducted experiments on public human activity recognition datasets and compared the proposed method to conventional oversampling methods and state-of-the-art generative adversarial network methods. The experimental results demonstrate that the proposed method can improve the performance of human activity recognition and outperform existing techniques.
• Abstract（参考訳）: センサデータから人的活動を認識することは、様々な領域において重要な課題であるが、多様なラベル付きセンサデータを取得することは困難かつコストがかかる。 本稿では,センサを用いた人間行動認識のための統計的特徴誘導拡散モデルを提案する。 提案手法は,ラベル付きデータに頼らずに合成時系列センサデータを生成することを目的として,実世界のセンサデータに係わる不足やアノテーションの問題に対処する。 拡散モデルを平均,標準偏差,zスコア,傾きなどの統計情報に条件付けすることにより,多様で代表的なセンサデータを生成する。 本研究では, 公共活動認識データセットの実験を行い, 提案手法を従来のオーバーサンプリング手法と, 最先端の敵対的ネットワーク手法と比較した。 実験の結果,提案手法は人間の活動認識性能を向上し,既存の技術より優れることが示された。

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