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CMD-HAR: Cross-Modal Disentanglement for Wearable Human Activity Recognition

Created by
  • Haebom

作者

Hanyu Liu, Siyao Li, Ying Yu, Yixuan Jiang, Hang Xiao, Jingxi Long, Haotian Tang, Chao Li

概要

本論文は、センサーベースの人間活動認識(HAR)におけるマルチモーダルデータの混在、活動の不均一性、複雑なモデル展開などの問題を解決することを目的としています。この目的のために、空間-時間的アテンションモーダル分解アライメント融合戦略を提案し、センサデータの混合分布問題を解決し、マルチモーダル空間-時間的分離表現を介して活動の主な差別的特徴を捉え、勾配変調を組み合わせてデータの不均一性を軽減します。さらに、ウェアラブル展開シミュレーションシステムを構築し、多数のパブリックデータセットで実験を実行してモデルの効果を実証します。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
マルチモーダルセンサデータを効果的に処理する新しい空間‐時間的アテンションベースの融合戦略の提示
活動の不均一性問題を軽減するための勾配変調技術の適用
ウェアラブル環境でのモデル展開のためのシミュレーションシステムの構築
さまざまなパブリックデータセットを活用した実験によるモデルのパフォーマンス検証
Limitations:
提案モデルの一般化性能の追加検証が必要
実際のウェアラブル環境での性能評価とLimitations分析の必要性
より多様で複雑な活動に対する適用性の検討が必要
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