論文の概要: Decomposing and Fusing Intra- and Inter-Sensor Spatio-Temporal Signal for Multi-Sensor Wearable Human Activity Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10917v1
- Date: Sun, 19 Jan 2025 01:52:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:24:02.736611
- Title: Decomposing and Fusing Intra- and Inter-Sensor Spatio-Temporal Signal for Multi-Sensor Wearable Human Activity Recognition
- Title（参考訳）: マルチセンサ・ウェアラブル・ヒューマン・アクティビティ認識のためのセンサ内空間・時間信号の分解と融合
- Authors: Haoyu Xie, Haoxuan Li, Chunyuan Zheng, Haonan Yuan, Guorui Liao, Jun Liao, Li Liu,
- Abstract要約: 本稿では,モダリティ変数間の関係をよりよくモデル化するDecomposeWHARモデルを提案する。
分解は各センサ内変数の高次元表現を生成する。
融合フェーズは、センサー内変数間の関係を捉え、チャネルレベルと変数レベルの両方で特徴を融合することから始まる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.359681612030682
- License:
- Abstract: Wearable Human Activity Recognition (WHAR) is a prominent research area within ubiquitous computing. Multi-sensor synchronous measurement has proven to be more effective for WHAR than using a single sensor. However, existing WHAR methods use shared convolutional kernels for indiscriminate temporal feature extraction across each sensor variable, which fails to effectively capture spatio-temporal relationships of intra-sensor and inter-sensor variables. We propose the DecomposeWHAR model consisting of a decomposition phase and a fusion phase to better model the relationships between modality variables. The decomposition creates high-dimensional representations of each intra-sensor variable through the improved Depth Separable Convolution to capture local temporal features while preserving their unique characteristics. The fusion phase begins by capturing relationships between intra-sensor variables and fusing their features at both the channel and variable levels. Long-range temporal dependencies are modeled using the State Space Model (SSM), and later cross-sensor interactions are dynamically captured through a self-attention mechanism, highlighting inter-sensor spatial correlations. Our model demonstrates superior performance on three widely used WHAR datasets, significantly outperforming state-of-the-art models while maintaining acceptable computational efficiency. Our codes and supplementary materials are available at https://github.com/Anakin2555/DecomposeWHAR.
- Abstract（参考訳）: ウェアラブルヒューマンアクティビティ認識(WHAR)はユビキタスコンピューティングにおける重要な研究分野である。
マルチセンサ同期測定は、単一のセンサを使用するよりもWHARにとって効果的であることが証明されている。
しかし、既存のWHAR法では、センサ変数ごとの時間的特徴抽出を区別するために共有畳み込みカーネルを用いており、センサ内およびセンサ間変数の時空間的関係を効果的に捉えることができない。
本稿では,分解相と融合相からなる分解WHARモデルを提案する。
この分解は、改良されたDepth Separable Convolutionを通じて各センサ内変数の高次元表現を生成し、それぞれの特性を保ちながら、局所的な時間的特徴をキャプチャする。
融合フェーズは、センサー内変数間の関係を捉え、チャネルレベルと変数レベルの両方で特徴を融合することから始まる。
長距離時間依存性は状態空間モデル(SSM)を用いてモデル化され、後続のクロスセンサー相互作用は自己アテンション機構によって動的に捕捉され、センサー間の空間相関が強調される。
提案モデルでは,3つのWHARデータセットに対して優れた性能を示し,計算効率を良好に保ちながら,最先端のモデルよりも優れていた。
我々のコードと補足資料はhttps://github.com/Anakin2555/DecomposeWHAR.comで入手できる。
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