論文の概要: EventSleep: Sleep Activity Recognition with Event Cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01801v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 10:03:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 16:59:04.368644
• Title: EventSleep: Sleep Activity Recognition with Event Cameras
• Title（参考訳）: EventSleep: イベントカメラによる睡眠行動認識
• Authors: Carlos Plou, Nerea Gallego, Alberto Sabater, Eduardo Montijano, Pablo Urcola, Luis Montesano, Ruben Martinez-Cantin, Ana C. Murillo,
• Abstract要約: イベントカメラは暗黒環境でのアクティビティ認識のための有望な技術である。 我々は、医療アプリケーションにおけるイベントカメラの適合性を研究するための新しいデータセットと方法論であるEventSleepを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.584362614255213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Event cameras are a promising technology for activity recognition in dark environments due to their unique properties. However, real event camera datasets under low-lighting conditions are still scarce, which also limits the number of approaches to solve these kind of problems, hindering the potential of this technology in many applications. We present EventSleep, a new dataset and methodology to address this gap and study the suitability of event cameras for a very relevant medical application: sleep monitoring for sleep disorders analysis. The dataset contains synchronized event and infrared recordings emulating common movements that happen during the sleep, resulting in a new challenging and unique dataset for activity recognition in dark environments. Our novel pipeline is able to achieve high accuracy under these challenging conditions and incorporates a Bayesian approach (Laplace ensembles) to increase the robustness in the predictions, which is fundamental for medical applications. Our work is the first application of Bayesian neural networks for event cameras, the first use of Laplace ensembles in a realistic problem, and also demonstrates for the first time the potential of event cameras in a new application domain: to enhance current sleep evaluation procedures. Our activity recognition results highlight the potential of event cameras under dark conditions, and its capacity and robustness for sleep activity recognition, and open problems as the adaptation of event data pre-processing techniques to dark environments.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラは、そのユニークな性質のため、暗い環境でのアクティビティ認識に有望な技術である。 しかし、低照度条件下での実際のイベントカメラデータセットは依然として不足しており、この種の問題を解決するためのアプローチの数も制限されており、多くのアプリケーションにおいてこの技術の可能性を妨げることになる。 我々は、このギャップに対処するための新しいデータセットと方法論であるEventSleepを紹介し、非常に関連する医療応用のためのイベントカメラの適合性、睡眠障害分析のための睡眠モニタリングについて研究する。 データセットには、睡眠中に発生する共通の動きをエミュレートする同期イベントと赤外線記録が含まれており、暗黒環境でのアクティビティ認識のための新しい挑戦的でユニークなデータセットを提供する。 我々の新しいパイプラインは、これらの困難な条件下で高い精度を達成でき、医療応用の基礎となる予測の堅牢性を高めるためにベイズ的アプローチ(ラプラスアンサンブル)を取り入れています。 我々の研究は、イベントカメラに対するベイズニューラルネットワークの最初の応用であり、Laplaceアンサンブルを現実的な問題に初めて使用し、また、新しいアプリケーション領域におけるイベントカメラの可能性、すなわち現在の睡眠評価手順を強化するために初めて実証する。 活動認識の結果は、暗黒環境下でのイベントカメラの可能性、睡眠時の活動認識能力と堅牢性、および暗黒環境へのイベントデータ前処理技術の適応としての課題を浮き彫りにした。

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