論文の概要: CMD-HAR: Cross-Modal Disentanglement for Wearable Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21843v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 15:21:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:32:27.658683
• Title: CMD-HAR: Cross-Modal Disentanglement for Wearable Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: ウェアラブルヒューマンアクティビティ認識のためのCMD-HAR
• Authors: Hanyu Liu, Siyao Li, Ying Yu, Yixuan Jiang, Hang Xiao, Jingxi Long, Haotian Tang,
• Abstract要約: HAR(Human Activity Recognition)は、多くの人間中心のインテリジェントなアプリケーションのための基礎技術である。 本研究の目的は、マルチモーダルデータミキシング、アクティビティディスク、センサに基づく人間活動における複雑なモデル展開などの課題に対処することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.323653331043287
• License:
• Abstract: Human Activity Recognition (HAR) is a fundamental technology for numerous human - centered intelligent applications. Although deep learning methods have been utilized to accelerate feature extraction, issues such as multimodal data mixing, activity heterogeneity, and complex model deployment remain largely unresolved. The aim of this paper is to address issues such as multimodal data mixing, activity heterogeneity, and complex model deployment in sensor-based human activity recognition. We propose a spatiotemporal attention modal decomposition alignment fusion strategy to tackle the problem of the mixed distribution of sensor data. Key discriminative features of activities are captured through cross-modal spatio-temporal disentangled representation, and gradient modulation is combined to alleviate data heterogeneity. In addition, a wearable deployment simulation system is constructed. We conducted experiments on a large number of public datasets, demonstrating the effectiveness of the model.
• Abstract（参考訳）: HAR(Human Activity Recognition)は、多数の人間中心のインテリジェントアプリケーションのための基礎技術である。 深層学習法は特徴抽出の高速化に利用されてきたが, マルチモーダルデータ混合, アクティビティの不均一性, 複雑なモデル展開などの問題は未解決のままである。 本研究の目的は,センサを用いた人間活動認識におけるマルチモーダルデータ混合,アクティビティの不均一性,複雑なモデル展開といった課題に対処することである。 本稿では,センサデータの混合分布の問題に対処するため,時空間的注意モード分解アライメント融合法を提案する。 活動の重要な識別的特徴は、時間的空間的不整合表現を通じて捉え、勾配変調を組み合わせ、データの不均一性を緩和する。 また、ウェアラブルデプロイメントシミュレーションシステムを構築する。 我々は、多数の公開データセットの実験を行い、そのモデルの有効性を実証した。

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