論文の概要: Graph-Based Adversarial Domain Generalization with Anatomical Correlation Knowledge for Cross-User Human Activity Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.01962v1
- Date: Thu, 08 May 2025 02:19:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-08 12:40:08.627186
- Title: Graph-Based Adversarial Domain Generalization with Anatomical Correlation Knowledge for Cross-User Human Activity Recognition
- Title(参考訳): 横断的ユーザ行動認識のための解剖学的相関知識を用いたグラフベース逆数領域一般化
- Authors: Xiaozhou Ye, Kevin I-Kai Wang,
- Abstract要約: センサベースのヒューマンアクティビティ認識システムでは,ユーザ間の多様性が大きな課題となっている。
GNN-ADG(Graph Neural Network with Adversarial Domain Generalization)を提案する。
GNN-ADGは、異なる解剖学的身体部位のセンサー間の空間的関係をモデル化する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Cross-user variability poses a significant challenge in sensor-based Human Activity Recognition (HAR) systems, as traditional models struggle to generalize across users due to differences in behavior, sensor placement, and data distribution. To address this, we propose GNN-ADG (Graph Neural Network with Adversarial Domain Generalization), a novel method that leverages both the strength from both the Graph Neural Networks (GNNs) and adversarial learning to achieve robust cross-user generalization. GNN-ADG models spatial relationships between sensors on different anatomical body parts, extracting three types of Anatomical Units: (1) Interconnected Units, capturing inter-relations between neighboring sensors; (2) Analogous Units, grouping sensors on symmetrical or functionally similar body parts; and (3) Lateral Units, connecting sensors based on their position to capture region-specific coordination. These units information are fused into an unified graph structure with a cyclic training strategy, dynamically integrating spatial, functional, and lateral correlations to facilitate a holistic, user-invariant representation. Information fusion mechanism of GNN-ADG occurs by iteratively cycling through edge topologies during training, allowing the model to refine its understanding of inter-sensor relationships across diverse perspectives. By representing the spatial configuration of sensors as an unified graph and incorporating adversarial learning, Information Fusion GNN-ADG effectively learns features that generalize well to unseen users without requiring target user data during training, making it practical for real-world applications.
- Abstract(参考訳): センサベースのヒューマンアクティビティ認識(HAR)システムでは、振る舞いやセンサ配置、データ分散の違いによって、従来のモデルがユーザ全体の一般化に苦慮しているため、ユーザ間の多様性が大きな課題となっている。
そこで本稿では,GNN-ADG(Graph Neural Network with Adversarial Domain Generalization)を提案する。
GNN-ADGは, 異なる解剖学的身体部位上のセンサ間の空間的関係をモデル化し, 1) 近接ユニット, 近接ユニット, (2) 対称的, 機能的に類似した身体部位上のセンサをグループ化するアナログユニット, (3) 横ユニットの3種類の解剖学的単位を抽出した。
これらの単位情報は、循環的トレーニング戦略を備えた統一グラフ構造に融合され、空間的、機能的、横関係を動的に統合し、全体的、ユーザ不変な表現を容易にする。
GNN-ADGの情報融合機構は、訓練中にエッジトポロジを反復的に循環することで発生し、モデルが様々な視点でセンサー間の関係を理解することができる。
センサの空間的構成を統一グラフとして表現し、逆学習を取り入れることで、Information Fusion GNN-ADGは、トレーニング中にターゲットとなるユーザデータを必要とせずに、目に見えないユーザに対して適切に一般化する機能を効果的に学習し、現実世界のアプリケーションに実用的なものにする。
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