論文の概要: Towards Privacy-Supporting Fall Detection via Deep Unsupervised RGB2Depth Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12049v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 10:35:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 14:38:42.629963
• Title: Towards Privacy-Supporting Fall Detection via Deep Unsupervised RGB2Depth Adaptation
• Title（参考訳）: 深部教師なしRGB2Depth適応によるプライバシ・サポーティング・フォール検出に向けて
• Authors: Hejun Xiao, Kunyu Peng, Xiangsheng Huang, Alina Roitberg1, Hao Li, Zhaohui Wang and Rainer Stiefelhagen
• Abstract要約: 転倒検知は、システムが警告をトリガーし、転倒を経験した場合の迅速な介入を可能にするため、健康モニタリングにおいて重要なタスクである。 本稿では,RGB学習モデルを奥行き領域に適用可能なプライバシ支援ソリューションを提案する。 本稿では,ラベル付きRGBデータと未ラベル深度データを活用する,教師なしRGB to Depth (RGB2Depth) クロスモーダルドメイン適応手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.097512110625964
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fall detection is a vital task in health monitoring, as it allows the system to trigger an alert and therefore enabling faster interventions when a person experiences a fall. Although most previous approaches rely on standard RGB video data, such detailed appearance-aware monitoring poses significant privacy concerns. Depth sensors, on the other hand, are better at preserving privacy as they merely capture the distance of objects from the sensor or camera, omitting color and texture information. In this paper, we introduce a privacy-supporting solution that makes the RGB-trained model applicable in depth domain and utilizes depth data at test time for fall detection. To achieve cross-modal fall detection, we present an unsupervised RGB to Depth (RGB2Depth) cross-modal domain adaptation approach that leverages labelled RGB data and unlabelled depth data during training. Our proposed pipeline incorporates an intermediate domain module for feature bridging, modality adversarial loss for modality discrimination, classification loss for pseudo-labeled depth data and labeled source data, triplet loss that considers both source and target domains, and a novel adaptive loss weight adjustment method for improved coordination among various losses. Our approach achieves state-of-the-art results in the unsupervised RGB2Depth domain adaptation task for fall detection. Code is available at https://github.com/1015206533/privacy_supporting_fall_detection.
• Abstract（参考訳）: 転倒検知は、システムが警告をトリガーし、転倒を経験した場合の迅速な介入を可能にするため、健康モニタリングにおいて重要なタスクである。 従来のアプローチのほとんどは標準的なrgbビデオデータに依存しているが、このような詳細な外観認識監視はプライバシーの懸念を招いている。 一方、深度センサーは、センサーやカメラから物体の距離を捉え、色やテクスチャ情報を省略するため、プライバシーを守るのに優れている。 本稿では,RGB学習モデルを深度領域に適用し,テスト時の深度データを用いて転倒検出を行うプライバシ支援ソリューションを提案する。 クロスモーダルフォール検出を実現するために,ラベル付きrgbデータとラベルなし深度データを活用した教師なしrgb to depth (rgb2depth)クロスモーダルドメイン適応手法を提案する。 提案するパイプラインは,特徴ブリッジのための中間ドメインモジュール,モダリティ識別のためのモダリティ逆損失,擬似ラベル深度データとラベル付きソースデータの分類損失,ソース領域とターゲット領域の両方を考慮した三重項損失,各種損失間の協調性を改善する新しい適応損失重み調整手法を組み込んだものである。 本手法は転倒検出のための教師なしrgb2depthドメイン適応タスクにおいて最先端の結果を得る。 コードはhttps://github.com/1015206533/privacy_supporting_fall_detectionで入手できる。

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