論文の概要: Language-centered Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00003v2
• Date: Wed, 2 Oct 2024 20:04:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 15:38:59.036149
• Title: Language-centered Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: 言語中心の人間活動認識
• Authors: Hua Yan, Heng Tan, Yi Ding, Pengfei Zhou, Vinod Namboodiri, Yu Yang,
• Abstract要約: Inertial Measurement Unit(IMU)センサーを用いたHAR(Human Activity Recognition)は、医療、安全、産業生産における応用において重要である。 アクティビティパターン、デバイスタイプ、センサー配置の変化は、データセット間の分散ギャップを生成する。 本稿では,センサの読み書きとアクティビティラベルのセマンティック解釈を生成するシステムであるLanHARを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.925867647929088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human Activity Recognition (HAR) using Inertial Measurement Unit (IMU) sensors is critical for applications in healthcare, safety, and industrial production. However, variations in activity patterns, device types, and sensor placements create distribution gaps across datasets, reducing the performance of HAR models. To address this, we propose LanHAR, a novel system that leverages Large Language Models (LLMs) to generate semantic interpretations of sensor readings and activity labels for cross-dataset HAR. This approach not only mitigates cross-dataset heterogeneity but also enhances the recognition of new activities. LanHAR employs an iterative re-generation method to produce high-quality semantic interpretations with LLMs and a two-stage training framework that bridges the semantic interpretations of sensor readings and activity labels. This ultimately leads to a lightweight sensor encoder suitable for mobile deployment, enabling any sensor reading to be mapped into the semantic interpretation space. Experiments on four public datasets demonstrate that our approach significantly outperforms state-of-the-art methods in both cross-dataset HAR and new activity recognition. The source code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: Inertial Measurement Unit(IMU)センサーを用いたHAR(Human Activity Recognition)は、医療、安全、産業生産における応用において重要である。 しかし、アクティビティパターン、デバイスタイプ、センサー配置のバリエーションはデータセット間の分散ギャップを生じさせ、HARモデルの性能を低下させる。 そこで本研究では,LanHARを提案する。LanHARはLarge Language Models(LLM)を利用して,センサ読み取りやアクティビティラベルのセマンティック解釈を生成するシステムである。 このアプローチは、データセット間の不均一性を緩和するだけでなく、新しいアクティビティの認識を促進する。 LanHARは、LLMによる高品質なセマンティック解釈を生成するために反復的再生成法と、センサー読み取りとアクティビティラベルのセマンティック解釈をブリッジする2段階のトレーニングフレームワークを採用している。 これにより、モバイルデプロイメントに適した軽量なセンサーエンコーダが実現され、任意のセンサ読み取りをセマンティック解釈空間にマッピングできるようになる。 4つの公開データセットの実験により、我々のアプローチは、クロスデータセットHARと新しいアクティビティ認識の両方において最先端の手法を大幅に上回っていることが示された。 ソースコードは一般公開される予定だ。

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