Jun, 2023

通过自监督学习实现基于可穿戴设备的人类活动识别离散表示学习

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TL;DR本文探讨了离散化方法在人类活动识别 (HAR) 领域的应用，作者采用了向量量化技术 (Vector Quantization，VQ)，提出了一种从短时间的传感器数据到码本向量的映射方法，证明了离散化方法不但可用于活动分类，还可用于符号序列分析。实验结果及讨论表明离散化分析传感器数据将会在 HAR 领域带来重大变革。
human activity recognitionwearable computingdiscretizationvector quantizationsymbolic sequences
发现论文，激发创造
  • 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

  • 平衡连续学习与微调在人类活动识别中的应用

    基于可穿戴式设备的人体活动识别是以人为中心的机器学习中的关键任务之一，该研究探索了采用和调整 CaSSLe 和 Kaizen 模型的方案来实现可穿戴式设备的人体活动识别，并研究了不同损失项之间的平衡与知识保留的权衡。

    Jan, 2024

  • 可穿戴传感器人类活动识别中的深度学习技术：进展综述

    本文系统分类总结了利用低功率传感器进行人体活动识别的深度学习方法及其发展趋势和主要挑战，同时介绍了深度学习驱动人体活动识别的尖端技术和未来方向。

    Oct, 2021

  • 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

  • 利用穿戴设备进行人类活动识别的深度卷积和循环模型

    本文探讨了基于深度学习在普适计算中的人类活动识别（HAR）技术，介绍了如何使用具有创新性的正则化方法训练循环神经网络，提出了适用于 HAR 问题的模型，并通过多个随机实验说明了超参数的影响和模型的适用性。

    Apr, 2016

  • 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

  • 基于传感器的人体姿态感知的机器学习技术研究及数据异质性综述

    通过分类数据异构类型、应用相应的适合的机器学习方法、总结可用的数据集并讨论未来的挑战，本论文探讨了机器学习如何解决人体活动识别中的数据异构问题。

    Mar, 2024

  • 基于时间戳监督的可穿戴设备活动分段和识别：对比学习和保序最优传输

    利用时间戳监督的联合活动分割和识别方法，通过估计原型、生成样本级伪标签以及最优运输理论，以改善人类活动识别和时间序列分割问题。

    Oct, 2023

  • 具有多样性和具有区分性的表示学习的通用低资源活动识别

    提出了一种名为 DDLearn 的新方法，通过构建自监督学习任务，同时考虑多样性和判别性学习，扩大数据多样性和探索潜在的活动属性，从而实现针对低资源人类活动识别的泛化。

    May, 2023

  • 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