基于分解特征表示与语义增强方法的传感器驱动活动识别领域泛化

《Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies》：Domain Generalization for Sensor-Based Activity Recognition via Decomposed Feature Representation and Semantic Augmentation

　　

摘要AI总结

要查看此AI生成的总结，您需要拥有高级访问权限。

了解更多登录

摘要

摘要

领域泛化技术为解决基于传感器的人体活动识别任务中的分布偏移问题提供了有效的解决方案。其中，传感器数据增强方法备受关注，其目的是生成更多样化的特征表示，从而帮助模型实现跨领域的不变性学习。不过，现有方法大多直接在传感器输入空间进行增强处理，这导致生成的增强特征种类较为有限。从直觉上来看，在特征空间中进行增强处理能够产生更多样化的特征，但这一方法在基于传感器的跨领域活动识别研究中却鲜有应用。在本文中，我们提出了一种新的特征空间增强方法，该方法将获取的特征分解为四类：类别不变且领域不变、类别不变但领域特定、类别特定且领域不变，以及类别特定且领域特定。这类分类方式有助于提升传感器样本的多样性，同时强化不变性学习，进而提升活动识别的领域泛化能力。我们在包括DSADS、USC-HAD、PAMAP2和UCI-HAR在内的四个公开人体活动识别测试集上进行了大量实验，结果表明，所提出的特征空间增强方法在跨人物、跨数据集、跨位置以及同一人物在不同场景下的识别任务中均能展现出出色的性能。详细的消融实验和可视化分析进一步验证了该方法在跨领域活动识别任务中的有效性、高效性及通用性。

AI总结

AI生成的总结（实验性内容）

该总结是由自动化工具生成的，并非由文章作者撰写或审核。它旨在辅助读者发现相关内容、判断文章的实用性，以及帮助相关领域的读者理解本文内容。该总结是对作者提供的摘要的补充，而作者提供的摘要仍是文章的核心总结内容。完整文章才是最具权威性的版本。点击此处了解更多。

点击此处，可以对该总结的准确性、清晰度及实用性发表意见。您的反馈将有助于我们对总结进行优化，并生成更好的后续版本。

要查看此AI生成的通俗版总结，您需要拥有高级访问权限。