論文の概要: Self-Supervised Learning for WiFi CSI-Based Human Activity Recognition: A Systematic Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02412v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 06:21:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 01:37:53.987404
• Title: Self-Supervised Learning for WiFi CSI-Based Human Activity Recognition: A Systematic Study
• Title（参考訳）: WiFi CSIに基づく人間活動認識のための自己教師付き学習 : 系統的研究
• Authors: Ke Xu, Jiangtao Wang, Hongyuan Zhu, Dingchang Zheng
• Abstract要約: WiFi CSIベースのHARは、学術や産業のコミュニティから注目を集めている。 SSLは、ラベル付き例に大きく依存することなく、データから意味のある表現を学ぶための有望なアプローチとして登場した。 我々は、WiFi CSIベースのHARの文脈におけるSSLアルゴリズムの詳細な調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.687282393567425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, with the advancement of the Internet of Things (IoT), WiFi CSI-based HAR has gained increasing attention from academic and industry communities. By integrating the deep learning technology with CSI-based HAR, researchers achieve state-of-the-art performance without the need of expert knowledge. However, the scarcity of labeled CSI data remains the most prominent challenge when applying deep learning models in the context of CSI-based HAR due to the privacy and incomprehensibility of CSI-based HAR data. On the other hand, SSL has emerged as a promising approach for learning meaningful representations from data without heavy reliance on labeled examples. Therefore, considerable efforts have been made to address the challenge of insufficient data in deep learning by leveraging SSL algorithms. In this paper, we undertake a comprehensive inventory and analysis of the potential held by different categories of SSL algorithms, including those that have been previously studied and those that have not yet been explored, within the field. We provide an in-depth investigation of SSL algorithms in the context of WiFi CSI-based HAR. We evaluate four categories of SSL algorithms using three publicly available CSI HAR datasets, each encompassing different tasks and environmental settings. To ensure relevance to real-world applications, we design performance metrics that align with specific requirements. Furthermore, our experimental findings uncover several limitations and blind spots in existing work, highlighting the barriers that need to be addressed before SSL can be effectively deployed in real-world WiFi-based HAR applications. Our results also serve as a practical guideline for industry practitioners and provide valuable insights for future research endeavors in this field.
• Abstract（参考訳）: 近年、IoT(Internet of Things)の発展に伴い、WiFi CSIベースのHARが学術や産業のコミュニティから注目を集めている。 ディープラーニング技術とCSIベースのHARを統合することで、専門家の知識を必要とせずに最先端のパフォーマンスを実現することができる。 しかし、CSIベースのHARデータのプライバシーと非理解性のため、CSIベースのHARの文脈でディープラーニングモデルを適用する場合、ラベル付きCSIデータの不足は最も顕著な課題である。 一方でSSLは,ラベル付き例に大きく依存することなく,データから有意義な表現を学習するための,有望なアプローチとして浮上している。 したがって、sslアルゴリズムを活用することで、ディープラーニングにおけるデータ不足の課題に対処するために、かなりの努力がなされている。 本稿では,これまで研究されてきたものやまだ検討されていないものなど,SSLアルゴリズムのさまざまなカテゴリが持つ可能性の包括的インベントリと分析を行う。 WiFi CSIベースのHARにおけるSSLアルゴリズムの詳細な調査について述べる。 3つのCSI HARデータセットを用いてSSLアルゴリズムの4つのカテゴリを評価し、それぞれが異なるタスクと環境設定を含む。 現実世界のアプリケーションと関連性を確保するために、特定の要求に合致したパフォーマンスメトリクスを設計します。 さらに、実験の結果、既存の作業のいくつかの制限と盲点が明らかとなり、SSLが現実のWiFiベースのHARアプリケーションに効果的にデプロイされる前に対処する必要がある障壁が明らかになった。 また,本研究は,産業実践者の実践指針として,今後の研究成果に価値ある洞察を与えるものである。

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