論文の概要: Wi-CBR: Salient-aware Adaptive WiFi Sensing for Cross-domain Behavior Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11616v2
• Date: Mon, 04 Aug 2025 08:31:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 14:07:57.093353
• Title: Wi-CBR: Salient-aware Adaptive WiFi Sensing for Cross-domain Behavior Recognition
• Title（参考訳）: Wi-CBR:クロスドメイン動作認識のための適応型WiFiセンシング
• Authors: Ruobei Zhang, Shengeng Tang, Huan Yan, Xiang Zhang, Jiabao Guo,
• Abstract要約: クロスドメイン行動認識(Wi-CBR)のための適応型Wi-Fiセンシングを提案する。 具体的には、クロスドメイン行動認識(Wi-CBR)のための適応型適応WiFiセンシングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.028748052177146
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The challenge in WiFi-based cross-domain Behavior Recognition lies in the significant interference of domain-specific signals on gesture variation. However, previous methods alleviate this interference by mapping the phase from multiple domains into a common feature space. If the Doppler Frequency Shift (DFS) signal is used to dynamically supplement the phase features to achieve better generalization, enabling model to not only explore a wider feature space but also avoid potential degradation of gesture semantic information. Specifically, we propose a novel Salient-aware Adaptive WiFi Sensing for Cross-domain Behavior Recognition (Wi-CBR}, which constructs a dual-branch self-attention module that captures temporal features from phase information reflecting dynamic path length variations, while extracting spatial features from DFS correlated with motion velocity. Moreover, we design a Saliency Guidance Module that employs group attention mechanisms to mine critical activity features, and utilizes gating mechanisms to optimize information entropy, facilitating feature fusion and enabling effective interaction between salient and non-salient behavior characteristics. Extensive experiments on two large-scale public datasets (Widar3.0 and XRF55) demonstrate the superior performance of our method in both in-domain and cross-domain scenarios.
• Abstract（参考訳）: WiFiベースのクロスドメイン動作認識の課題は、ジェスチャーの変化に対するドメイン固有の信号の重大な干渉にある。 しかし、従来の手法では、複数の領域から共通の特徴空間へ位相をマッピングすることで、この干渉を緩和していた。 もしドップラー周波数シフト(DFS)信号が位相特徴を動的に補うために使われ、より高度な一般化を実現し、モデルがより広い特徴空間を探索できるだけでなく、ジェスチャーの意味情報の潜在的な劣化を回避できる。 具体的には、動的経路長変化を反映した位相情報から時間的特徴を捉え、動き速度に相関したDFSから空間的特徴を抽出するデュアルブランチ自己認識モジュールを構築する。 さらに,グループ注意機構を利用して重要な活動特徴を抽出し,ゲーティング機構を用いて情報エントロピーを最適化し,特徴融合を容易にし,健全な行動特性と非健全な行動特性の効果的な相互作用を可能にする。 2つの大規模パブリックデータセット(Widar3.0とXRF55)に対する大規模な実験は、ドメイン内シナリオとクロスドメインシナリオの両方において、我々の手法の優れた性能を示す。

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