論文の概要: Bio-Inspired Self-Supervised Learning for Wrist-worn IMU Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10961v1
• Date: Wed, 11 Mar 2026 16:48:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:33.059464
• Title: Bio-Inspired Self-Supervised Learning for Wrist-worn IMU Signals
• Title（参考訳）: Wrist-worn IMU信号に対するバイオインスパイアされた自己教師付き学習
• Authors: Prithviraj Tarale, Kiet Chu, Abhishek Varghese, Kai-Chun Liu, Maxwell A Xu, Mohit Iyyer, Sunghoon I. Lee,
• Abstract要約: モータ制御のサブムーブメント理論に基づく新しいトークン化戦略を導入する。 我々はトークンを有限列のサブムーブメントからなる動きの単位である移動セグメントとして定義する。 我々の表現は、6つの主題不一致HARベンチマークで強いウェアラブルSSLベースラインを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.295169769759053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wearable accelerometers have enabled large-scale health and wellness monitoring, yet learning robust human-activity representations has been constrained by the scarcity of labeled data. While self-supervised learning offers a potential remedy, existing approaches treat sensor streams as unstructured time series, overlooking the underlying biological structure of human movement, a factor we argue is critical for effective Human Activity Recognition (HAR). We introduce a novel tokenization strategy grounded in the submovement theory of motor control, which posits that continuous wrist motion is composed of superposed elementary basis functions called submovements. We define our token as the movement segment, a unit of motion composed of a finite sequence of submovements that is readily extractable from wrist accelerometer signals. By treating these segments as tokens, we pretrain a Transformer encoder via masked movement-segment reconstruction to model the temporal dependencies of movement segments, shifting the learning focus beyond local waveform morphology. Pretrained on the NHANES corpus (approximately 28k hours; approximately 11k participants; approximately 10M windows), our representations outperform strong wearable SSL baselines across six subject-disjoint HAR benchmarks. Furthermore, they demonstrate stronger data efficiency in data-scarce settings. Code and pretrained weights will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: ウェアラブル加速度計は、大規模健康と健康の監視を可能にしているが、ラベル付きデータの不足により、堅牢な人間活動表現の学習が制限されている。 自己教師型学習は潜在的な治療法を提供する一方で、既存のアプローチでは、センサストリームを非構造的時系列として扱い、人間の運動の基盤となる生物学的構造を見渡すことができる。 本稿では,運動制御のサブムーブメント理論に基づく新しいトークン化戦略を導入する。これは,連続手首の動きがサブムーブメントと呼ばれる重畳基本関数からなることを示唆するものである。 我々は,このトークンを,手首加速度センサ信号から容易に抽出可能な有限列のサブムーブメントからなる動きの単位である移動セグメントとして定義する。 これらのセグメントをトークンとして扱うことで,移動セグメントの時間的依存性をモデル化するために,マスク付き移動分割再構成によりトランスフォーマーエンコーダを事前訓練し,局所波形形態を超えて学習焦点をシフトさせる。 NHANESコーパス(約28k時間、約1万の参加者、約10万のウィンドウ)で事前トレーニングされた当社の表現は、6つの被写体非接触HARベンチマークにおいて、強力なウェアラブルSSLベースラインを上回ります。 さらに、データスカース設定において、より強力なデータ効率を示す。 コードと事前訓練された重量は公開されます。

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