論文の概要: Transfer Learning in Human Activity Recognition: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10185v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 18:12:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 15:35:29.555907
• Title: Transfer Learning in Human Activity Recognition: A Survey
• Title（参考訳）: 人間活動認識における伝達学習 : 調査
• Authors: Sourish Gunesh Dhekane, Thomas Ploetz
• Abstract要約: センサベースのヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、スマート環境、生活支援、フィットネス、ヘルスケアなどへの応用により、活発な研究領域となっている。 近年,ディープラーニングに基づくエンドツーエンドトレーニングにより,コンピュータビジョンや自然言語といった領域における最先端のパフォーマンスが向上している。 我々は、スマートホームとウェアラブルベースのHARのアプリケーション領域におけるこれらの伝達学習手法に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13029741239874087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sensor-based human activity recognition (HAR) has been an active research area, owing to its applications in smart environments, assisted living, fitness, healthcare, etc. Recently, deep learning based end-to-end training has resulted in state-of-the-art performance in domains such as computer vision and natural language, where large amounts of annotated data are available. However, large quantities of annotated data are not available for sensor-based HAR. Moreover, the real-world settings on which the HAR is performed differ in terms of sensor modalities, classification tasks, and target users. To address this problem, transfer learning has been employed extensively. In this survey, we focus on these transfer learning methods in the application domains of smart home and wearables-based HAR. In particular, we provide a problem-solution perspective by categorizing and presenting the works in terms of their contributions and the challenges they address. We also present an updated view of the state-of-the-art for both application domains. Based on our analysis of 205 papers, we highlight the gaps in the literature and provide a roadmap for addressing them. This survey provides a reference to the HAR community, by summarizing the existing works and providing a promising research agenda.
• Abstract（参考訳）: センサベースのヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、スマート環境、生活支援、フィットネス、ヘルスケアなどへの応用により、活発な研究領域となっている。 近年、ディープラーニングに基づくエンドツーエンドトレーニングにより、大量の注釈付きデータが利用できるコンピュータビジョンや自然言語などの分野における最先端のパフォーマンスが向上している。 しかし、センサーベースのHARでは、大量の注釈付きデータが利用できない。 さらに、HARが実行される現実世界の設定は、センサーのモダリティ、分類タスク、ターゲットユーザによって異なる。 この問題に対処するために、転送学習が広く採用されている。 本研究では、スマートホームとウェアラブルベースのHARのアプリケーション領域におけるこれらの伝達学習手法に焦点を当てた。 特に,本研究の成果と課題を分類し,提示することで,問題解決の視点を提供する。 また、両方のアプリケーションドメインに対する最先端のビューも更新します。 205論文の分析に基づいて、文献のギャップを強調し、それに対処するためのロードマップを提供する。 この調査は、既存の作業を要約し、有望な研究課題を提供することにより、HARコミュニティへの言及を提供する。

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