論文の概要: IMUDiffusion: A Diffusion Model for Multivariate Time Series Synthetisation for Inertial Motion Capturing Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02954v1
• Date: Tue, 05 Nov 2024 09:53:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:59:17.940728
• Title: IMUDiffusion: A Diffusion Model for Multivariate Time Series Synthetisation for Inertial Motion Capturing Systems
• Title（参考訳）: IMUDiffusion:慣性モーションキャプチャシステムのための多変量時系列合成のための拡散モデル
• Authors: Heiko Oppel, Michael Munz,
• Abstract要約: 本稿では,時系列生成に特化して設計された確率的拡散モデルIMUDiffusionを提案する。 提案手法は,人間の活動のダイナミクスを正確に捉えた高品質な時系列列の生成を可能にする。 一部のケースでは、マクロF1スコアを約30%改善することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Kinematic sensors are often used to analyze movement behaviors in sports and daily activities due to their ease of use and lack of spatial restrictions, unlike video-based motion capturing systems. Still, the generation, and especially the labeling of motion data for specific activities can be time-consuming and costly. Additionally, many models struggle with limited data, which limits their performance in recognizing complex movement patterns. To address those issues, generating synthetic data can help expand the diversity and variability. In this work, we propose IMUDiffusion, a probabilistic diffusion model specifically designed for multivariate time series generation. Our approach enables the generation of high-quality time series sequences which accurately capture the dynamics of human activities. Moreover, by joining our dataset with synthetic data, we achieve a significant improvement in the performance of our baseline human activity classifier. In some cases, we are able to improve the macro F1-score by almost 30%. IMUDiffusion provides a valuable tool for generating realistic human activity movements and enhance the robustness of models in scenarios with limited training data.
• Abstract（参考訳）: 運動センサは、ビデオベースのモーションキャプチャシステムとは異なり、使用の容易さと空間制限の欠如により、スポーツや日常生活の運動行動を分析するためにしばしば使用される。 それでも、生成、特に特定のアクティビティのためのモーションデータのラベル付けには、時間とコストがかかります。 さらに、多くのモデルは限られたデータに苦しむため、複雑な動きパターンを認識する際のパフォーマンスが制限される。 これらの問題に対処するために、合成データを生成することは、多様性と多様性を拡大するのに役立ちます。 本研究では,多変量時系列生成に特化して設計された確率拡散モデルIMUDiffusionを提案する。 提案手法は,人間の活動のダイナミクスを正確に捉えた高品質な時系列列の生成を可能にする。 さらに,データセットを合成データと結合することで,ベースラインの人間活動分類器の性能を大幅に向上させることができた。 一部のケースでは、マクロF1スコアを約30%改善することができる。 IMUDiffusionは、現実的な人間の活動の動きを生成し、限られたトレーニングデータを持つシナリオにおけるモデルの堅牢性を高めるための貴重なツールを提供する。

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