Jan, 2023

建模标签语义提升活动识别

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TL;DR本论文提出了一个基于序列到序列的神经网络框架，以学习共享活动标签名称的语义，而不是将标签仅视为整数 ID，这有助于提高人类活动识别的性能。该方法将学习活动分解为学习共享标记，通过在七个基准人类活动识别数据集上的广泛实验表明其优于现有方法。
human activity recognitionsequence-to-sequencelabel semanticsshared tokensdeep learning
发现论文，激发创造
  • 跨域人体活动识别：少样本迁移学习

    通过利用公开标记的人体活动识别数据集进行转移学习，我们提出了一种经济有效的跨领域人体活动识别框架，以更好地处理具有非常有限标签信息的活动识别场景。

    Oct, 2023

  • 重新思考具层次感的标签关系建模在人类活动识别中的应用

    通过分析全局标签关系，提出将层次结构作为关键因素，通过图形化标签关系建模进一步改进人类活动识别模型，并验证该提议在复杂人类活动数据上的优势。

    Feb, 2024

  • 人体活动检测的多任务自监督学习

    本文提出了一种基于自监督技术的特征学习方法，应用于无形标签的传感器数据。该方法可以应用于人类活动识别等领域，可以通过转化识别任务提供监督信号提取有价值的特征，并在智能手机环境下的无人监督、半监督和迁移学习的情况下实现了与完全监督网络相当甚至更好的性能。该技术可被广泛应用于其他领域。

    Jul, 2019

  • 人体活动识别中的迁移学习综述

    基于传感器的人体活动识别是一个活跃的研究领域，本文调查了应用于智能家居和可穿戴设备的活动识别的迁移学习方法，总结了现有工作并提出了未来研究方向。

    Jan, 2024

  • 使用可穿戴数据的自监督表示进行人类活动识别

    本研究基于一个大规模无标签数据集上学习的自监督表征及浅层多层感知器模型，在未参与训练的真实世界数据集上取得了良好性能，并可通过不同传感器的数据训练，从而实现了设备无关型人体活动识别模型，将有助于增加 HAR 领域中模型评估的标准化。

    Apr, 2023

  • 基于可穿戴设备的半监督人体活动识别行为插值

    混合廣場：一種利用有標籤和無標籤活動的深度半監督人體活動識別方法，通過線性插值和混合校準機制來提高傳感器數據的特徵嵌入效果，展示了深度半監督技術在人體活動識別中的潛力。

    May, 2024

  • 整合公共人类活动识别数据集以缓解标记数据稀缺问题

    本研究提出了一种结合公共数据集的新策略，用于学习通用的人类活动识别模型，并表明结合公共数据集可以显著减少在未知目标领域上实现令人满意的性能所需的标记样本的数量。

    Jun, 2023

  • 传感器数据下的人体活动识别概述

    人体活动识别（HAR）是一项基础研究领域，已经在家庭与职场自动化、安全监控以及医疗保健等多个应用中得到应用。本文综述了基于传感器的 HAR，讨论了依赖于 HAR 的几个重要应用，并介绍了 HAR 中常用的机器学习方法，同时探讨了 HAR 存在的若干挑战以进一步提高其稳健性。

    Sep, 2023

  • 人类活动识别中自动数据注释技术的全面评估

    本文系统性地综述了数据注释技术在 Human Activity Recognition (HAR) 领域中的应用，通过分类和分类法对现有方法进行整理，旨在为应用场景中的技术决策提供支持。

    Jul, 2023

  • 语义 - 辨别混合应用于通用的基于传感器的跨领域活动识别

    本研究提出了一种名为 Semantic-Discriminative Mixup（SDMix）的新方法，用于泛化跨域 HAR，自动消除域差异，大幅提高了识别率。

    Jun, 2022