論文の概要: Machine Learning Techniques for Sensor-based Human Activity Recognition with Data Heterogeneity -- A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15422v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 22:22:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 03:04:05.185584
• Title: Machine Learning Techniques for Sensor-based Human Activity Recognition with Data Heterogeneity -- A Review
• Title（参考訳）: データ不均一性を考慮したセンサによる人間活動認識のための機械学習技術
• Authors: Xiaozhou Ye, Kouichi Sakurai, Nirmal Nair, Kevin I-Kai Wang,
• Abstract要約: HAR(Human Activity Recognition)はユビキタスコンピューティングにおいて重要である。 HARは特にデータ分散の仮定において、課題に直面します。 本稿では,機械学習がHARにおけるデータの不均一性にどのように対処するかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8142555609235358
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sensor-based Human Activity Recognition (HAR) is crucial in ubiquitous computing, analysing behaviours through multi-dimensional observations. Despite research progress, HAR confronts challenges, particularly in data distribution assumptions. Most studies often assume uniform data distributions across datasets, contrasting with the varied nature of practical sensor data in human activities. Addressing data heterogeneity issues can improve performance, reduce computational costs, and aid in developing personalized, adaptive models with less annotated data. This review investigates how machine learning addresses data heterogeneity in HAR, by categorizing data heterogeneity types, applying corresponding suitable machine learning methods, summarizing available datasets, and discussing future challenges.
• Abstract（参考訳）: センサに基づくヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、ユビキタスコンピューティングにおいて重要であり、多次元観察を通して行動を分析する。 研究の進展にもかかわらず、HARは特にデータ分散の仮定において課題に直面している。 ほとんどの研究は、人間の活動における実用的なセンサーデータの様々な性質とは対照的に、データセット全体にわたる均一なデータ分布を仮定する。 データの不均一性の問題に対処することは、パフォーマンスを改善し、計算コストを削減し、アノテーションの少ないパーソナライズされた適応モデルの開発を支援する。 本稿では、機械学習がHARにおけるデータ不均一性にどう対処するかを、データ不均一性タイプを分類し、適切な機械学習手法を適用し、利用可能なデータセットを要約し、今後の課題について議論する。

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