Oct, 2023

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

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TL;DR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。
human activity recognitionwearablesdeep-learning methodsactivity segmentationtimestamp supervision
发现论文，激发创造
  • 基于可穿戴设备的多级对比网络用于关节活动分割和识别

    本文介绍了一种基于深度学习的多类窗口问题解决方案 —— 使用分割技术的人类活动识别方法，并引入多阶段时间卷积网络（MS-TCN）进行样本级别的活动预测，同时使用多级对比损失以提高方法的鲁棒性，并在两个公共 HAR 数据集上验证了该方法的有效性。

    Aug, 2022

  • 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

  • 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

  • 基于隐藏过程回归的多变量时间序列联合分割用于人体活动识别

    通过对三维空间内由佩戴式加速度计测量的加速度数据的多维时间序列进行分割，本文分析了活动识别的问题，并提出了一种特定的统计潜在过程模型进行自动时段分割，该模型通过隐藏的离散逻辑过程来控制随时间而变换的多个活动。最终结果表明，本文提出的方法在完全无监督的情况下运作，并且不需要特征提取预处理步骤，其性能非常有竞争力。

    Dec, 2013

  • 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

  • 基于时间序列分析的 U-Net 人体活动识别

    本文提出了一种基于 U-Net 的 HAR 算法，通过将加速度计的活动数据映射为具有单像素列和多通道的图像输入到神经网络进行训练和识别，从而实现像素级姿态识别，无需手动特征提取，能够有效识别长期活动序列中的短期行为，与其他六种机器学习方法相比，该算法在各数据集中具有最高的准确性和 F1 得分，并具有稳定表现和高鲁棒性，同时实现了快速识别速度。

    Sep, 2018

  • 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

  • 基于可穿戴设备的弱监督多任务表示学习人类活动分析

    我们提出了一种使用弱监督多输出连体网络的方法，该方法能够学习将数据映射到多个表示空间上，从而能够同时解决多个任务，并在许多情况下胜过单任务监督方法。

    Aug, 2023