論文の概要: Non-contact Multimodal Indoor Human Monitoring Systems: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07601v1
- Date: Mon, 11 Dec 2023 14:57:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-14 18:14:51.604890
- Title: Non-contact Multimodal Indoor Human Monitoring Systems: A Survey
- Title（参考訳）: 非接触型マルチモーダル室内人間モニタリングシステム:調査
- Authors: Le Ngu Nguyen and Praneeth Susarla and Anirban Mukherjee and Manuel
Lage Ca\~nellas and Constantino \'Alvarez Casado and Xiaoting Wu and
Olli~Silv\'en and Dinesh Babu Jayagopi and Miguel Bordallo L\'opez
- Abstract要約: 本稿では,室内における人体モニタリングシステムに対するマルチモーダルアプローチに関する総合的な調査を行う。
われわれの調査は、主に非接触技術、特にカメラと無線デバイスに焦点を当てている。
我々は、高齢者ケアの質を高める上での彼らの重要な役割を強調し、非接触モニタリングソリューションの開発に関する貴重な洞察を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.048305170077075
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Indoor human monitoring systems leverage a wide range of sensors, including
cameras, radio devices, and inertial measurement units, to collect extensive
data from users and the environment. These sensors contribute diverse data
modalities, such as video feeds from cameras, received signal strength
indicators and channel state information from WiFi devices, and three-axis
acceleration data from inertial measurement units. In this context, we present
a comprehensive survey of multimodal approaches for indoor human monitoring
systems, with a specific focus on their relevance in elderly care. Our survey
primarily highlights non-contact technologies, particularly cameras and radio
devices, as key components in the development of indoor human monitoring
systems. Throughout this article, we explore well-established techniques for
extracting features from multimodal data sources. Our exploration extends to
methodologies for fusing these features and harnessing multiple modalities to
improve the accuracy and robustness of machine learning models. Furthermore, we
conduct comparative analysis across different data modalities in diverse human
monitoring tasks and undertake a comprehensive examination of existing
multimodal datasets. This extensive survey not only highlights the significance
of indoor human monitoring systems but also affirms their versatile
applications. In particular, we emphasize their critical role in enhancing the
quality of elderly care, offering valuable insights into the development of
non-contact monitoring solutions applicable to the needs of aging populations.
- Abstract（参考訳）: 室内の人間監視システムは、カメラ、無線装置、慣性測定装置を含む幅広いセンサーを活用し、ユーザーや環境から広範囲のデータを収集する。
これらのセンサは、カメラからの映像フィード、受信信号強度インジケータ、WiFiデバイスからのチャネル状態情報、慣性測定ユニットからの3軸加速度データなど、多様なデータモダリティを提供する。
そこで本研究では,高齢者ケアにおけるマルチモーダルアプローチの包括的調査を行い,その妥当性について考察する。
本調査では,室内の人体監視システム開発における重要な要素として,非接触技術,特にカメラと無線デバイスに注目した。
本稿では,マルチモーダルデータソースから特徴を抽出する手法について概説する。
我々の探索は、これらの特徴を融合させ、機械学習モデルの精度と堅牢性を改善するために複数のモダリティを活用する手法にまで拡張されている。
さらに,多様な監視タスクにおける異なるデータモダリティの比較分析を行い,既存のマルチモーダルデータセットの包括的検証を行う。
この広範な調査は、室内における人体監視システムの重要性だけでなく、その汎用的応用を裏付けるものである。
特に高齢者ケアの質を高める上で重要な役割を強調し,高齢者のニーズに適応できる非接触型モニタリングソリューションの開発に有用な知見を提供する。
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