論文の概要: Adversarial Domain Adaptation for Cross-user Activity Recognition Using Diffusion-based Noise-centred Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03353v1
- Date: Tue, 6 Aug 2024 08:55:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-08 14:36:13.187441
- Title: Adversarial Domain Adaptation for Cross-user Activity Recognition Using Diffusion-based Noise-centred Learning
- Title（参考訳）: 拡散型雑音中心学習を用いたユーザ間活動認識のための対数領域適応法
- Authors: Xiaozhou Ye, Kevin I-Kai Wang,
- Abstract要約: HAR(Human Activity Recognition)は、人間とコンピュータの相互作用や医療モニタリングなど、様々な用途において重要な役割を担っている。
本稿では,拡散に基づく雑音中心型適応型適応(Diff-Noise-Adv-DA)という新しいフレームワークを提案する。
生成拡散モデリングと逆学習技術を活用することで,これらの課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Human Activity Recognition (HAR) plays a crucial role in various applications such as human-computer interaction and healthcare monitoring. However, challenges persist in HAR models due to the data distribution differences between training and real-world data distributions, particularly evident in cross-user scenarios. This paper introduces a novel framework, termed Diffusion-based Noise-centered Adversarial Learning Domain Adaptation (Diff-Noise-Adv-DA), designed to address these challenges by leveraging generative diffusion modeling and adversarial learning techniques. Traditional HAR models often struggle with the diversity of user behaviors and sensor data distributions. Diff-Noise-Adv-DA innovatively integrates the inherent noise within diffusion models, harnessing its latent information to enhance domain adaptation. Specifically, the framework transforms noise into a critical carrier of activity and domain class information, facilitating robust classification across different user domains. Experimental evaluations demonstrate the effectiveness of Diff-Noise-Adv-DA in improving HAR model performance across different users, surpassing traditional domain adaptation methods. The framework not only mitigates distribution mismatches but also enhances data quality through noise-based denoising techniques.
- Abstract（参考訳）: HAR(Human Activity Recognition)は、人間とコンピュータの相互作用や医療モニタリングなど、様々な用途において重要な役割を担っている。
しかし、HARモデルでは、トレーニングと実世界のデータ分散の違いにより、特にユーザ間のシナリオで顕著な課題が続いている。
本稿では,拡散に基づく雑音中心学習ドメイン適応(Diff-Noise-Adv-DA)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
従来のHARモデルは、ユーザの振る舞いやセンサデータの分散の多様性に悩まされることが多い。
Diff-Noise-Adv-DAは、拡散モデルに固有のノイズを革新的に統合し、その潜伏情報を利用してドメイン適応を強化する。
具体的には、このフレームワークはノイズをアクティビティとドメインクラスの情報の重要なキャリアに変換し、異なるユーザドメイン間の堅牢な分類を容易にする。
Diff-Noise-Adv-DAが従来のドメイン適応手法を超越したHARモデルの性能向上に有効であることを実験的に評価した。
このフレームワークは、分散ミスマッチを緩和するだけでなく、ノイズベースの denoising 技術を通じてデータ品質を向上させる。
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