論文の概要: Position and Orientation-Aware One-Shot Learning for Medical Action Recognition from Signal Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15635v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 13:08:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 13:45:15.383024
• Title: Position and Orientation-Aware One-Shot Learning for Medical Action Recognition from Signal Data
• Title（参考訳）: 信号データを用いた医療行動認識のための位置・方向認識ワンショット学習
• Authors: Leiyu Xie, Yuxing Yang, Zeyu Fu, Syed Mohsen Naqvi
• Abstract要約: 信号データから医療行動認識のための位置認識・向き認識型ワンショット学習フレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,信号レベル画像生成(SIG),クロスアテンション(CsA),動的時間ワープ(DTW)モジュールの2段階からなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.757753196253532
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this work, we propose a position and orientation-aware one-shot learning framework for medical action recognition from signal data. The proposed framework comprises two stages and each stage includes signal-level image generation (SIG), cross-attention (CsA), dynamic time warping (DTW) modules and the information fusion between the proposed privacy-preserved position and orientation features. The proposed SIG method aims to transform the raw skeleton data into privacy-preserved features for training. The CsA module is developed to guide the network in reducing medical action recognition bias and more focusing on important human body parts for each specific action, aimed at addressing similar medical action related issues. Moreover, the DTW module is employed to minimize temporal mismatching between instances and further improve model performance. Furthermore, the proposed privacy-preserved orientation-level features are utilized to assist the position-level features in both of the two stages for enhancing medical action recognition performance. Extensive experimental results on the widely-used and well-known NTU RGB+D 60, NTU RGB+D 120, and PKU-MMD datasets all demonstrate the effectiveness of the proposed method, which outperforms the other state-of-the-art methods with general dataset partitioning by 2.7%, 6.2% and 4.1%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,信号データから医療行動認識を行うための位置・方向認識型ワンショット学習フレームワークを提案する。 提案手法は2段階から成り,各段階は信号レベル画像生成(sig),クロスアテンション(csa),動的時間ワーピング(dtw)モジュール,提案するプライバシ保存位置と方向特徴との情報融合を含む。 提案手法は,生の骨格データをプライバシ保護機能に変換してトレーニングを行う。 CsAモジュールは、医療行動認知バイアスの低減と、同様の医療行動に関連する問題に対処することを目的とした、特定の行動ごとに重要な人体部分に焦点を当てるネットワークのガイドとして開発された。 さらに、DTWモジュールはインスタンス間の時間的ミスマッチを最小限に抑え、モデル性能をさらに改善するために使用される。 さらに,提案するプライバシ保護指向レベル特徴を,医療行動認識性能の向上のために,両段階における位置レベル特徴の補助に利用する。 広く普及したntu rgb+d 60, ntu rgb+d 120, pku-mmdデータセットの広範な実験結果から, 一般的なデータセット分割法を2.7%, 6.2%, および4.1%で上回っている。

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