論文の概要: Investigating Deep Neural Network Architecture and Feature Extraction Designs for Sensor-based Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03760v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 14:55:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 14:45:38.968625
• Title: Investigating Deep Neural Network Architecture and Feature Extraction Designs for Sensor-based Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: センサに基づく人間活動認識のためのディープニューラルネットワークアーキテクチャと特徴抽出設計に関する研究
• Authors: Danial Ahangarani, Mohammad Shirazi, Navid Ashraf
• Abstract要約: 様々な領域にわたるディープラーニングの有効性が証明されたことを踏まえ、アクティビティ認識の課題に取り組むために多くのディープメソッドが検討されている。 一般的なディープラーニングと機械学習の手法と、異なる学習メカニズムの性能について検討する。 センサ時系列データから抽出した様々な特徴表現と,その有効性を測定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The extensive ubiquitous availability of sensors in smart devices and the Internet of Things (IoT) has opened up the possibilities for implementing sensor-based activity recognition. As opposed to traditional sensor time-series processing and hand-engineered feature extraction, in light of deep learning's proven effectiveness across various domains, numerous deep methods have been explored to tackle the challenges in activity recognition, outperforming the traditional signal processing and traditional machine learning approaches. In this work, by performing extensive experimental studies on two human activity recognition datasets, we investigate the performance of common deep learning and machine learning approaches as well as different training mechanisms (such as contrastive learning), and various feature representations extracted from the sensor time-series data and measure their effectiveness for the human activity recognition task.
• Abstract（参考訳）: スマートデバイスとIoT(Internet of Things)におけるセンサの広範な普及により、センサベースのアクティビティ認識を実装する可能性が開けた。 従来のセンサ時系列処理や手作業による特徴抽出とは対照的に,さまざまな領域にわたるディープラーニングの有効性が証明されたため,従来の信号処理や従来の機械学習アプローチよりも優れたアクティビティ認識の課題に取り組むために,多くのディープメソッドが検討されている。 本研究では,2つの人間行動認識データセットに関する広範囲な実験研究を行い,センサ時系列データから抽出した異なる学習機構(コントラスト学習など)と各種特徴表現を用いて,一般的なディープラーニングおよび機械学習手法の性能を検証し,その人間行動認識タスクの有効性を測定した。

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