論文の概要: What Physics do Data-Driven MoCap-to-Radar Models Learn?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.00018v1
• Date: Sun, 19 Apr 2026 01:41:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 06:56:26.403966
• Title: What Physics do Data-Driven MoCap-to-Radar Models Learn?
• Title（参考訳）: データ駆動型MoCap-to-Radarモデルは何を学ぶか?
• Authors: Kevin Chen, Kenneth W. Parker, Anish Arora,
• Abstract要約: データ駆動型MoCap-to-Radarモデルは可塑性スペクトログラムを生成するが、その基礎となる物理を実際に学べるのか? 本稿では,2つの相補的指標を用いて,この疑問に答える物理に基づく解釈可能性フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4937905358679553
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data-driven MoCap-to-radar models generate plausible micro-Doppler spectrograms, but do they actually learn the underlying physics? We introduce a physics-based interpretability framework to answer this question via two proposed complementary metrics: one measures alignment between model predictions and the physics-derived Doppler frequency, while the other tests whether predictions preserve the velocity-frequency relationship under velocity intervention. Both metrics require only MoCap input and model predictions, without access to measured radar data. Experiments across several model architectures reveal that low reconstruction error does not guarantee physical consistency: some, but not all, models achieve low error yet perform poorly on the two physics-based metrics. Further analysis shows that temporal attention is critical for transformer-based models to learn the underlying physics.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型MoCap-to-Radarモデルは可塑性マイクロドップラー分光器を生成するが、その基礎となる物理を実際に学んでいるのだろうか? 本稿では, モデル予測と物理起源ドップラー周波数の整合性, 速度介入による速度-周波数関係の保存性について検討した。 どちらのメトリクスも、計測されたレーダーデータにアクセスすることなく、MoCap入力とモデル予測のみを必要とする。 いくつかのモデルアーキテクチャの実験では、低い再構成誤差は物理的整合性を保証するものではないことが示されている。 さらなる分析により、トランスフォーマーモデルが基礎となる物理を学ぶためには時間的注意が不可欠であることが示されている。

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