論文の概要: Left-Right Swapping and Upper-Lower Limb Pairing for Robust Multi-Wearable Workout Activity Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03947v1
- Date: Mon, 22 Jul 2024 07:21:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 04:39:15.163670
- Title: Left-Right Swapping and Upper-Lower Limb Pairing for Robust Multi-Wearable Workout Activity Detection
- Title（参考訳）: 頑健な多視点ワークアウト検出のための左右のスワッピングと上肢ペアリング
- Authors: Jonas Van Der Donckt, Jeroen Van Der Donckt, Sofie Van Hoecke,
- Abstract要約: この研究は、2024年のHASCA WEARチャレンジのためのSignal Sleuthsチームのソリューションを提示します。
この課題は、4つのウェアラブルから加速度計データを使用して18のワークアウトアクティビティを検出することに焦点を当てている。
データ分析により、参加者内および参加者間でのウェアラブル指向の不整合が明らかになった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5762345156477738
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work presents the solution of the Signal Sleuths team for the 2024 HASCA WEAR challenge. The challenge focuses on detecting 18 workout activities (and the null class) using accelerometer data from 4 wearables - one worn on each limb. Data analysis revealed inconsistencies in wearable orientation within and across participants, leading to exploring novel multi-wearable data augmentation techniques. We investigate three models using a fixed feature set: (i) "raw": using all data as is, (ii) "left-right swapping": augmenting data by swapping left and right limb pairs, and (iii) "upper-lower limb paring": stacking data by using upper-lower limb pair combinations (2 wearables). Our experiments utilize traditional machine learning with multi-window feature extraction and temporal smoothing. Using 3-fold cross-validation, the raw model achieves a macro F1-score of 90.01%, whereas left-right swapping and upper-lower limb paring improve the scores to 91.30% and 91.87% respectively.
- Abstract（参考訳）: この研究は、2024年のHASCA WEARチャレンジのためのSignal Sleuthsチームのソリューションを提示します。
この課題は、4つのウェアラブル(各手足に1つ)から加速度計データを使用して18のワークアウトアクティビティ(とヌルクラス)を検出することに焦点を当てている。
データ分析により、参加者内および参加者間のウェアラブル指向の不整合が明らかとなり、新しいマルチウェアブルなデータ拡張技術が探求された。
固定特徴集合を用いた3つのモデルについて検討する。
i) "raw": すべてのデータをそのまま使う
(二)「左右スワップ」:左右手足のペアを交換してデータを増やすこと、
3)「上肢麻痺」とは,上肢ペアの組み合わせ(2つのウェアラブル)を用いてデータを積み重ねることである。
実験では,従来の機械学習にマルチウィンドウ特徴抽出と時間的平滑化を併用した。
3倍のクロスバリデーションを用いて、生モデルはマクロF1スコアを90.01%、左スワッピングと上肢のパーシングは91.30%と91.87%に改善した。
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