論文の概要: MultiFormer: A Multi-Person Pose Estimation System Based on CSI and Attention Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.22555v1
• Date: Wed, 28 May 2025 16:36:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:50.736567
• Title: MultiFormer: A Multi-Person Pose Estimation System Based on CSI and Attention Mechanism
• Title（参考訳）: MultiFormer: CSIとアテンション機構に基づくマルチパーソンポーズ推定システム
• Authors: Yanyi Qu, Haoyang Ma, Wenhui Xiong,
• Abstract要約: チャネル状態情報(CSI)に基づく人間のポーズ推定は、非侵襲的で正確な人間の活動監視のための有望なアプローチとして浮上している。 本稿では,CSIによる人間のポーズを正確に推定する無線センシングシステムであるMultiFormerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7373617024876725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human pose estimation based on Channel State Information (CSI) has emerged as a promising approach for non-intrusive and precise human activity monitoring, yet faces challenges including accurate multi-person pose recognition and effective CSI feature learning. This paper presents MultiFormer, a wireless sensing system that accurately estimates human pose through CSI. The proposed system adopts a Transformer based time-frequency dual-token feature extractor with multi-head self-attention. This feature extractor is able to model inter-subcarrier correlations and temporal dependencies of the CSI. The extracted CSI features and the pose probability heatmaps are then fused by Multi-Stage Feature Fusion Network (MSFN) to enforce the anatomical constraints. Extensive experiments conducted on on the public MM-Fi dataset and our self-collected dataset show that the MultiFormer achieves higher accuracy over state-of-the-art approaches, especially for high-mobility keypoints (wrists, elbows) that are particularly difficult for previous methods to accurately estimate.
• Abstract（参考訳）: チャネル状態情報(CSI)に基づく人間のポーズ推定は、非侵襲的で正確な人間の活動監視のための有望なアプローチとして現れてきたが、正確なマルチパーソンのポーズ認識や効果的なCSI特徴学習といった課題に直面している。 本稿では,CSIによる人間のポーズを正確に推定する無線センシングシステムであるMultiFormerを提案する。 提案システムでは,マルチヘッド自己注意型トランスフォーマーを用いた時間周波数デュアルトークン特徴抽出器を採用している。 この特徴抽出器は、CSIのサブキャリア間相関と時間依存性をモデル化することができる。 抽出したCSI特徴とポーズ確率のヒートマップは、Multi-Stage Feature Fusion Network (MSFN)によって融合され、解剖学的制約を強制する。 公開MM-Fiデータセットと自己収集データセットを用いて行った大規模な実験により、MultiFormerは最先端のアプローチよりも高い精度を達成していることが明らかとなった。

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