論文の概要: VaCDA: Variational Contrastive Alignment-based Scalable Human Activity Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.04907v1
• Date: Thu, 08 May 2025 02:50:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-09 21:43:49.728196
• Title: VaCDA: Variational Contrastive Alignment-based Scalable Human Activity Recognition
• Title（参考訳）: VaCDA: 変分コントラストアライメントに基づくスケーラブルなヒューマンアクティビティ認識
• Authors: Soham Khisa, Avijoy Chakma,
• Abstract要約: センサーを備えたウェアラブルデバイスは、ユーザの活動を継続的に監視し、大量のラベルのないデータを生成する。 従来の転帰学習手法は,日常的な活動を認識するのが困難である。 センサデータから低次元の共有空間を学習するための可変オートエンコーダ(VAE)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Technological advancements have led to the rise of wearable devices with sensors that continuously monitor user activities, generating vast amounts of unlabeled data. This data is challenging to interpret, and manual annotation is labor-intensive and error-prone. Additionally, data distribution is often heterogeneous due to device placement, type, and user behavior variations. As a result, traditional transfer learning methods perform suboptimally, making it difficult to recognize daily activities. To address these challenges, we use a variational autoencoder (VAE) to learn a shared, low-dimensional latent space from available sensor data. This space generalizes data across diverse sensors, mitigating heterogeneity and aiding robust adaptation to the target domain. We integrate contrastive learning to enhance feature representation by aligning instances of the same class across domains while separating different classes. We propose Variational Contrastive Domain Adaptation (VaCDA), a multi-source domain adaptation framework combining VAEs and contrastive learning to improve feature representation and reduce heterogeneity between source and target domains. We evaluate VaCDA on multiple publicly available datasets across three heterogeneity scenarios: cross-person, cross-position, and cross-device. VaCDA outperforms the baselines in cross-position and cross-device scenarios.
• Abstract（参考訳）: 技術的進歩は、ユーザーの活動を継続的に監視し、大量のラベルのないデータを生成するセンサーを備えたウェアラブルデバイスの台頭につながっている。 このデータは解釈するのが難しく、手動のアノテーションは労働集約的でエラーを起こしやすい。 さらに、デバイス配置、タイプ、ユーザの振る舞いのバリエーションのため、データの分散は不均一であることが多い。 その結果,従来の転帰学習手法は,日々の行動を認識するのが困難であった。 これらの課題に対処するために、可変オートエンコーダ(VAE)を用いて、センサデータから共有された低次元ラテント空間を学習する。 この空間は多様なセンサーにまたがるデータを一般化し、不均一性を緩和し、ターゲット領域への堅牢な適応を支援する。 異なるクラスを分離しながら、ドメイン間で同じクラスのインスタンスを整列させることで、対照的な学習を統合し、特徴表現を強化する。 本稿では,VAEとコントラスト学習を組み合わせたマルチソースドメイン適応フレームワークであるVaCDAを提案する。 VaCDAを、クロスパーソン、クロスポジション、クロスデバイスという3つの異種シナリオで利用可能な複数のデータセットで評価する。 VaCDAはクロスポジションとクロスデバイスシナリオでベースラインを上回っている。

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