論文の概要: A Graph-based Approach to Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10191v1
• Date: Mon, 19 Aug 2024 17:51:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 15:13:19.372171
• Title: A Graph-based Approach to Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: グラフに基づく人間の活動認識へのアプローチ
• Authors: Thomas Peroutka, Ilir Murturi, Praveen Kumar Donta, Schahram Dustdar,
• Abstract要約: 本稿では,リアルタイムデータセットの拡張から重要な洞察を効率的に抽出する手法を提案する。 Inertial Measurement Units (IMU) と Global Navigation Satellite Systems (GNSS) の受信機からのデータを利用することで, 競技成績を有向グラフを用いて解析することができる。 本手法はバイアスロンデータを用いて興味のある特定の点や複雑な動きのシーケンスを検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.323279718522213
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advanced wearable sensor devices have enabled the recording of vast amounts of movement data from individuals regarding their physical activities. This data offers valuable insights that enhance our understanding of how physical activities contribute to improved physical health and overall quality of life. Consequently, there is a growing need for efficient methods to extract significant insights from these rapidly expanding real-time datasets. This paper presents a methodology to efficiently extract substantial insights from these expanding datasets, focusing on professional sports but applicable to various human activities. By utilizing data from Inertial Measurement Units (IMU) and Global Navigation Satellite Systems (GNSS) receivers, athletic performance can be analyzed using directed graphs to encode knowledge of complex movements. Our approach is demonstrated on biathlon data and detects specific points of interest and complex movement sequences, facilitating the comparison and analysis of human physical performance.
• Abstract（参考訳）: 高度なウェアラブルセンサーデバイスは、身体活動に関する大量の動きデータを記録できる。 このデータは、身体活動が身体の健康と全体の生活の質にどのように貢献するかを理解するための貴重な洞察を提供する。 その結果、これらの急速に拡大するリアルタイムデータセットから重要な洞察を抽出する効率的な方法の必要性が高まっている。 本稿では,これらの拡張データセットから,プロスポーツに焦点を絞って重要な洞察を効果的に抽出する手法を提案する。 Inertial Measurement Units (IMU) と Global Navigation Satellite Systems (GNSS) の受信機からのデータを利用することで、複雑な動きの知識を符号化するために、有向グラフを用いて運動性能を解析することができる。 本手法は、バイアスロンデータに基づいて、興味のある特定の点や複雑な動きのシーケンスを検知し、人体性能の比較と解析を容易にする。

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