論文の概要: Approaches to human activity recognition via passive radar

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24166v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 17:28:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:00:55.047619
• Title: Approaches to human activity recognition via passive radar
• Title（参考訳）: 受動レーダによる人間の活動認識へのアプローチ
• Authors: Christian Bresciani, Federico Cerutti, Marco Cominelli,
• Abstract要約: この論文は、非侵入的Wi-Fiチャネル状態情報(CSI)データに着目した受動レーダを用いた人活動認識(HAR)の新しい手法を探求する。 本研究では、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いたCSIの非侵入性を利用して、人間の動きによる信号の変動を解釈する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2261749429617534
• License:
• Abstract: The thesis explores novel methods for Human Activity Recognition (HAR) using passive radar with a focus on non-intrusive Wi-Fi Channel State Information (CSI) data. Traditional HAR approaches often use invasive sensors like cameras or wearables, raising privacy issues. This study leverages the non-intrusive nature of CSI, using Spiking Neural Networks (SNN) to interpret signal variations caused by human movements. These networks, integrated with symbolic reasoning frameworks such as DeepProbLog, enhance the adaptability and interpretability of HAR systems. SNNs offer reduced power consumption, ideal for privacy-sensitive applications. Experimental results demonstrate SNN-based neurosymbolic models achieve high accuracy making them a promising alternative for HAR across various domains.
• Abstract（参考訳）: この論文は、非侵入的Wi-Fiチャネル状態情報(CSI)データに着目した受動レーダを用いた人活動認識(HAR)の新しい手法を探求する。 従来のHARアプローチは、しばしばカメラやウェアラブルのような侵入センサーを使用し、プライバシー上の問題を提起する。 本研究では、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いたCSIの非侵入性を利用して、人間の動きによる信号の変動を解釈する。 これらのネットワークはDeepProbLogのようなシンボリック推論フレームワークと統合され、HARシステムの適応性と解釈性を高める。 SNNは、プライバシに敏感なアプリケーションに理想的な、消費電力の削減を提供する。 実験により,SNNを用いたニューロシンボリックモデルにより高い精度が得られ,様々な領域にわたるHARの代替となる可能性が示された。

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