論文の概要: CLAN: A Contrastive Learning based Novelty Detection Framework for Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10288v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 03:57:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 18:06:50.939152
• Title: CLAN: A Contrastive Learning based Novelty Detection Framework for Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: CLAN:人間活動認識のための対照的学習に基づくノベルティ検出フレームワーク
• Authors: Hyunju Kim and Dongman Lee
• Abstract要約: CLANは、人間の活動認識のための2段階のコントラスト学習に基づく新規性検出フレームワークである。 それは、時間的および周波数的特徴の重要さを含む、人間の活動特性に関する課題に合わせたものである。 4つの実世界の人間活動データセットの実験により、CLANは既存の新規性検出手法の最高の性能を上回っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0108863071498035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In ambient assisted living, human activity recognition from time series sensor data mainly focuses on predefined activities, often overlooking new activity patterns. We propose CLAN, a two-tower contrastive learning-based novelty detection framework with diverse types of negative pairs for human activity recognition. It is tailored to challenges with human activity characteristics, including the significance of temporal and frequency features, complex activity dynamics, shared features across activities, and sensor modality variations. The framework aims to construct invariant representations of known activity robust to the challenges. To generate suitable negative pairs, it selects data augmentation methods according to the temporal and frequency characteristics of each dataset. It derives the key representations against meaningless dynamics by contrastive and classification losses-based representation learning and score function-based novelty detection that accommodate dynamic numbers of the different types of augmented samples. The proposed two-tower model extracts the representations in terms of time and frequency, mutually enhancing expressiveness for distinguishing between new and known activities, even when they share common features. Experiments on four real-world human activity datasets show that CLAN surpasses the best performance of existing novelty detection methods, improving by 8.3%, 13.7%, and 53.3% in AUROC, balanced accuracy, and FPR@TPR0.95 metrics respectively.
• Abstract（参考訳）: 環境支援生活において、時系列センサデータからの人間の活動認識は主に事前定義された活動に焦点を当て、しばしば新しい活動パターンを見渡す。 CLANは,人間の活動認識のためのネガティブなペアの多種多様さを持つ,2towerのコントラスト学習に基づく新規性検出フレームワークである。 時間的・周波数的特徴の意義、複雑な活動のダイナミクス、活動間での共有機能、センサーモダリティのバリエーションなど、人間の活動特性の課題に合わせて調整されている。 このフレームワークは、課題に頑健な既知のアクティビティの不変表現を構築することを目的としている。 適切な負のペアを生成するために、データセットの時間的および周波数的特性に応じてデータ拡張方法を選択する。 比較的および分類的損失に基づく表現学習と、異なる種類の強化サンプルの動的数に対応する関数に基づく新規性検出によって、無意味なダイナミクスに対するキー表現を導出する。 提案手法は時間と周波数の表現を抽出し,共通特徴を共有した場合でも,新しい活動と既知の活動を区別するための表現性を相互に強化する。 4つの実世界のヒューマンアクティビティデータセットの実験により、clanは既存のノベルティ検出手法の最高の性能を超え、それぞれ8.3%、13.7%、53.3%のauroc、 balanced accuracy、fpr@tpr0.95メトリクスを改善した。

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