KDDMay, 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

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TL;DR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。
human activity recognitiontime series classificationlow-resource challengediverse and discriminative representation learningself-supervised learning
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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • 建模标签语义提升活动识别

    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。

    Jan, 2023

  • 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

  • 基于深度域自适应和时间关系信息的跨用户活动识别

    基于深度时间状态领域自适应（DTSDA）模型，本研究旨在解决跨用户人类活动识别（cross-user HAR）中的行为变异性问题，通过利用活动中的不同子活动之间的时间关系，DTSDA 模型能够在不同用户之间建立起用户不变的时间关系，从而在跨用户 HAR 应用中展现出卓越的性能。

    Mar, 2024

  • SelfAct: 基于自监督和主动学习的个性化活动识别

    SelfAct 是一种新颖的人类活动识别框架，结合了自监督和主动学习，通过利用大量未标记的数据进行预训练，学习传感器数据的高效表示，并通过新的无监督主动学习策略进行微调，其结果接近或优于完全监督方法的结果。

    Apr, 2023

  • 随机 HAR: 传感器选择和强化学习提高集成深度学习在人类活动识别中的性能

    通过训练多个基于相同架构、从给定数据集中随机选择的模型并使用加强学习算法确定最佳的模型子集，提出了一种名为 randomHAR 的集成方法，以优化集成过程而非组成模型的架构，在 6 个人体活动识别基准数据集上的实验结果表明：该方法表现优于当前最优方法 ensembleLSTM。

    Jul, 2023