論文の概要: SImpHAR: Advancing impedance-based human activity recognition using 3D simulation and text-to-motion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.06405v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 21:15:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.394981
• Title: SImpHAR: Advancing impedance-based human activity recognition using 3D simulation and text-to-motion models
• Title（参考訳）: SImpHAR:3次元シミュレーションとテキスト・トゥ・モーションモデルを用いたインピーダンスに基づく人間活動認識の強化
• Authors: Lala Shakti Swarup Ray, Mengxi Liu, Deepika Gurung, Bo Zhou, Sungho Suh, Paul Lukowicz,
• Abstract要約: ウェアラブルセンサーを備えたヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、医療、フィットネス、人間とコンピュータのインタラクションにおける応用に不可欠である。 2つのコアコントリビューションを通じて、この制限に対処する新しいフレームワークであるSImpHARを紹介します。 まず、最短パス推定、ソフトボディ物理、およびデータ拡張のためのデジタルツインとして機能するテキスト・ツー・モーション生成を用いて、3次元メッシュから現実的な生体インピーダンス信号を生成するシミュレーションパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.215675032361843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Human Activity Recognition (HAR) with wearable sensors is essential for applications in healthcare, fitness, and human-computer interaction. Bio-impedance sensing offers unique advantages for fine-grained motion capture but remains underutilized due to the scarcity of labeled data. We introduce SImpHAR, a novel framework addressing this limitation through two core contributions. First, we propose a simulation pipeline that generates realistic bio-impedance signals from 3D human meshes using shortest-path estimation, soft-body physics, and text-to-motion generation serving as a digital twin for data augmentation. Second, we design a two-stage training strategy with decoupled approach that enables broader activity coverage without requiring label-aligned synthetic data. We evaluate SImpHAR on our collected ImpAct dataset and two public benchmarks, showing consistent improvements over state-of-the-art methods, with gains of up to 22.3% and 21.8%, in terms of accuracy and macro F1 score, respectively. Our results highlight the promise of simulation-driven augmentation and modular training for impedance-based HAR.
• Abstract（参考訳）: ウェアラブルセンサーを備えたヒューマンアクティビティ認識(HAR)は、医療、フィットネス、人間とコンピュータのインタラクションにおける応用に不可欠である。 バイオインダプタンスセンシングは、微細なモーションキャプチャにはユニークな利点があるが、ラベル付きデータの不足により、未利用のままである。 2つのコアコントリビューションを通じて、この制限に対処する新しいフレームワークであるSImpHARを紹介します。 まず、最短パス推定、ソフトボディ物理、およびデータ拡張のためのデジタルツインとして機能するテキスト・ツー・モーション生成を用いて、3次元メッシュから現実的な生体インピーダンス信号を生成するシミュレーションパイプラインを提案する。 第2に,ラベルに整合した合成データを必要とせず,より広範な活動カバレッジを実現するための2段階の学習戦略を設計する。 収集したImpActデータセットと2つの公開ベンチマークでSImpHARを評価し、それぞれ精度とマクロF1スコアで22.3%と21.8%の上昇率で最先端の手法よりも一貫した改善を示した。 本研究は, インピーダンスベースHARにおけるシミュレーション駆動強化とモジュラートレーニングの実現性を強調した。

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