論文の概要: Diffusion-Driven Inertial Generated Data for Smartphone Location Classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15315v1
- Date: Sun, 20 Apr 2025 10:14:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-01 02:15:06.86683
- Title: Diffusion-Driven Inertial Generated Data for Smartphone Location Classification
- Title（参考訳）: スマートフォン位置分類のための拡散駆動慣性生成データ
- Authors: Noa Cohen, Rotem Dror, Itzik Klein,
- Abstract要約: スマートフォンの位置認識のための拡散駆動型特定力生成データを提案する。
以上の結果から, 拡散に基づく生成モデルは, 特定の力信号の特徴を捉えることに成功していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.24709220163167
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite the crucial role of inertial measurements in motion tracking and navigation systems, the time-consuming and resource-intensive nature of collecting extensive inertial data has hindered the development of robust machine learning models in this field. In recent years, diffusion models have emerged as a revolutionary class of generative models, reshaping the landscape of artificial data generation. These models surpass generative adversarial networks and other state-of-the-art approaches to complex tasks. In this work, we propose diffusion-driven specific force-generated data for smartphone location recognition. We provide a comprehensive evaluation methodology by comparing synthetic and real recorded specific force data across multiple metrics. Our results demonstrate that our diffusion-based generative model successfully captures the distinctive characteristics of specific force signals across different smartphone placement conditions. Thus, by creating diverse, realistic synthetic data, we can reduce the burden of extensive data collection while providing high-quality training data for machine learning models.
- Abstract（参考訳）: モーショントラッキングとナビゲーションシステムにおける慣性計測の重要な役割にもかかわらず、広範囲な慣性データを収集する時間とリソース集約性は、この分野における堅牢な機械学習モデルの開発を妨げている。
近年、拡散モデルは、人工データ生成のランドスケープを形作る革命的な生成モデルのクラスとして出現している。
これらのモデルは、複雑なタスクに対する生成的敵ネットワークやその他の最先端のアプローチを超越している。
本研究では,スマートフォンの位置認識のための拡散駆動型特定力生成データを提案する。
複数の指標の合成データと実記録データを比較し,総合的な評価手法を提案する。
以上の結果から, スマートフォンの配置条件によって異なる特定の力信号の特徴を, 拡散に基づく生成モデルで捉えることができた。
したがって、多様なリアルな合成データを作成することで、機械学習モデルのための高品質なトレーニングデータを提供しながら、広範なデータ収集の負担を軽減することができる。
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