VCHAR: Ein neuer Ansatz zur Aktivitätserkennung

Komplexe menschliche Aktivitäten zu erkennen, ist eine grosse Herausforderung im Bereich Technologie und Informatik. Diese Aufgabe wird besonders schwierig in smarten Umgebungen, in denen viele Aktivitäten gleichzeitig stattfinden. Normalerweise müssen Forscher sowohl einfache als auch komplexe Aktivitäten kennzeichnen, was viel Zeit in Anspruch nehmen kann und oft ungenau ist, weil die Daten begrenzt und fehlerhaft sind. Die meisten bestehenden Studien konzentrieren sich normalerweise auf Daten, die einfache Aktivitäten oder deren Reihenfolge sorgfältig kennzeichnen, aber das ist in realen Situationen oft unpraktisch.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, wurde ein neues Framework namens VCHAR (Variance-Driven Complex Human Activity Recognition) entwickelt. Dieses Framework behandelt die Ergebnisse einfacher Aktivitäten als eine Reihe von Möglichkeiten innerhalb bestimmter Zeitintervalle. Mit smarten Methoden bietet VCHAR Erklärungen für die Erkennung komplexer Aktivitäten durch Videos, die für Nutzer ohne technisches Hintergrundwissen leicht verständlich sind. Tests mit drei öffentlichen Datensätzen zeigen, dass VCHAR die Genauigkeit bei der Erkennung komplexer Aktivitäten verbessert, selbst ohne exakte Kennzeichnungen einfacher Aktivitäten.

#Hintergrund zur Aktivitätserkennung

In den letzten Jahren wurden viele Sensoren in alltäglichen Geräten wie Smartphones, Kameras und tragbarer Technologie eingesetzt, um Daten über menschliche Aktivitäten zu sammeln. Diese Entwicklung hat die Aktivitätserkennung im Technologiebereich bedeutender gemacht und zu Anwendungen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Altenpflege und Sicherheit geführt. Die Überwachung von Aktivitäten in solch grossem Massstab kann die persönlichen Gesundheitsdienste, Sicherheitssysteme und Notfallreaktionen erheblich verbessern.

Allerdings hat das Wachstum der Aktivitätserkennung auch grosse Probleme mit sich gebracht, insbesondere hinsichtlich der Kennzeichnung von Sensordaten. Dieser Kennzeichnungsprozess ist entscheidend für die Erstellung zuverlässiger Modelle, leidet jedoch häufig unter Problemen wie fehlenden Kennzeichnungen, falschen Kennzeichnungen und einem erheblichen Mass an manueller Arbeit. Darüber hinaus sind die verwendeten Modelle oft komplex und schwer für Experten und Laien zu interpretieren. Dieser Mangel an Klarheit kann das Vertrauen und das Verständnis der Nutzer in die Technologie untergraben.

Um diese Probleme anzugehen, wird zunehmend auf die Entwicklung erklärbarer KI (XAI) fokussiert. Diese Ansätze zielen darauf ab, KI-Entscheidungen einfacher verständlich zu machen, wodurch Transparenz erhöht und Vertrauen bei den Nutzern aufgebaut wird. Indem XAI den Nutzern hilft, KI-Systeme besser zu verstehen, kann es eine breitere Nutzung und Integration solcher Technologien in verschiedenen Bereichen fördern. Das bedeutet, dass sichergestellt werden muss, dass KI-Systeme so arbeiten, dass die Menschen ihnen vertrauen und sie verstehen können.

#Herausforderungen bei der Erkennung komplexer menschlicher Aktivitäten

Traditionelle Methoden zur Erkennung komplexer menschlicher Aktivitäten erfordern oft eine präzise Kennzeichnung jeder einfachen Aktivität innerhalb spezifischer Zeitrahmen. Während einige Studien versuchen, Rahmenwerke zu verwenden, die Aktivitäten kategorisieren, erfordern sie normalerweise, die Daten in Segmente mit detaillierten Kennzeichnungen für jede einfache Aktivität aufzuteilen. Dies kann sowohl arbeitsintensiv als auch fehleranfällig sein, da es erfordert, den genauen Beginn und das Ende von Aktionen festzulegen.

In realen Szenarien kategorisieren Datensätze typischerweise Aktivitäten in Gruppen mit breiteren Kennzeichnungen für spezifische Zeitintervalle. Einige Datensätze bieten detaillierte Kennzeichnungen für einfache Aktivitäten, aber diese können oft falsch oder unzuverlässig sein. Darüber hinaus geben Datensätze möglicherweise nur die Arten von Aktivitäten an, was zu Verwirrung führen kann, wenn mehrere Aktivitäten gleichzeitig stattfinden. Es ist wichtig, diese Herausforderungen anzugehen, während man anerkennt, dass viele Studien davon ausgehen, dass eine erklärbarere Maschine Lernmodelle die Leistung verringern kann.

Darüber hinaus gibt es Schwierigkeiten bei der visuellen Darstellung der Ausgaben von Modellen, die auf Sensordaten basieren. Obwohl das Interesse, diese Daten in Bilder für ein besseres Verständnis umzuwandeln, wächst, bleibt der Fortschritt bei der Erstellung visueller Darstellungen aus Sensordaten noch hinterher. Dies zeigt einen dringenden Bedarf an neuen Ansätzen, die Rohsensordaten effektiv mit visuellen Formaten verknüpfen und so die Interpretierbarkeit und praktische Nutzung für alltägliche Nutzer verbessern.

#Überblick über das VCHAR-Framework

Das VCHAR-Framework wurde entwickelt, um die häufigen Probleme bei der Erkennung komplexer menschlicher Aktivitäten anzugehen. Im Gegensatz zu traditionellen Methoden, die auf detaillierten Zeitkennzeichnungen basieren, verwendet VCHAR einen varianzgetriebenen Ansatz. Diese Methode verwendet die Kullback-Leibler-Divergenz, um die Verteilung der Ergebnisse einfacher Aktivitäten zu approximieren. Dadurch kann das Modell zentrale einfache Aktivitäten innerhalb gegebener Zeitintervalle erkennen, ohne irrelevante Daten entfernen zu müssen.

Das Framework beinhaltet auch einen generativen Decoder, der Ausgaben von Sensormodellen in visuelle Darstellungen umwandelt. Dies umfasst nicht nur die Erkennung komplexer und einfacher Aktivitäten, sondern auch die relevanten Sensorinformationen aus dem Modell. Mit Hilfe eines Language Model (LM)-Agents organisiert VCHAR verschiedene Datenquellen und nutzt ein Vision-Language Model (VLM), um umfassende visuelle Ausgaben zu erstellen. Um sich schnell an spezifische smarte Umgebungen anzupassen, wird ein vortrainiertes "sensorbasiertes Fundamentmodell" vorgeschlagen, das eine "One-Shot-Tuning-Strategie" für bessere Ergebnisse verwendet.

#Wichtige Beiträge von VCHAR

• VCHAR ist darauf ausgelegt, visuelle Darstellungen der Erkennung komplexer Aktivitäten zu erzeugen, wodurch Einblicke für Nicht-Experten leicht zugänglich sind.
• Das Framework verwendet KL-Divergenz als Verlustfunktion, um dynamische Beziehungen zwischen verschiedenen einfachen Aktivitäten, die über die Zeit stattfinden, zu modellieren.
• VCHAR funktioniert effektiv in realen Szenarien, in denen präzise Zeitkennzeichnungen fehlen, und zeigt, dass Multitasking-Modelle die Erkennungsraten komplexer Aktivitäten verbessern können.
• Die Fähigkeiten des Frameworks unterstützen eine schnelle Anpassung an spezifische Szenarien, wodurch die Integration in reale smarte Umgebungen erleichtert wird.
• Durch Experimente mit öffentlich verfügbaren Datensätzen zeigte VCHAR wettbewerbsfähige Ergebnisse, während es das Verständnis und die Benutzerfreundlichkeit verbesserte.

#Verwandte Arbeiten in der Aktivitätserkennung

#Komplexe Aktivitätserkennung in smarten Räumen

Es gab bemerkenswerte Fortschritte bei der Erkennung einfacher und komplexer menschlicher Aktivitäten mit verschiedenen Sensortechnologien und Maschinenlernmodellen. Einige Studien haben gezeigt, dass die Verwendung von mehr Sensoren und spezifisches Training für Subjekte die Leistung steigern kann. Andere fanden heraus, dass während einfache Aktivitäten relativ leicht zu klassifizieren sind, komplexe Aktivitäten grössere Herausforderungen darstellen. Neue Modelle wie CNN-BiGRU und Multi-Task-Lernansätze haben vielversprechende Ergebnisse bei der Erkennung komplexer Aktivitäten aus Sensordaten gezeigt.

#Visuelle Darstellung von Sensordaten

Die Umwandlung von Sensordaten in visuelle Formate hat beträchtliche Aufmerksamkeit erregt und die Verwendung von Bildklassifikationstechniken zur Aktivitätserkennung ermöglicht. Forscher haben verschiedene Methoden erkundet, um diese Transformation zu erleichtern, einschliesslich der Umwandlung von Sensordaten in Spektrogrammbilder für den Einsatz mit Deep-Learning-Modellen. Einige Methoden konzentrieren sich darauf, die Interpretierbarkeit zu erhöhen, indem sie Sensordaten in semantische Karten übersetzen, um eine klarere Aktivitätserkennung, insbesondere bei der Gesundheitsüberwachung, zu ermöglichen.

Es wächst das Interesse daran, Sensordaten so darzustellen, dass sie für alltägliche Nutzer leicht verständlich sind. VCHAR zielt darauf ab, dies zu erreichen, indem es video-basierte Darstellungen von Sensoraktivierungswerten bereitstellt - und somit eine klarere Brücke zwischen komplexen Modellen und dem Nutzerverständnis bietet.

#Fundament- und multimodale Modelle

Neueste Entwicklungen in der KI-Technologie umfassen Fundamentmodelle, die auf umfangreichen Datensätzen trainiert wurden. Diese Modelle können in zahlreichen Bereichen angewendet werden und zeigen Anpassungsfähigkeit, da sie von vielfältigen Trainingsdaten profitieren. Einige multimodale Modelle nutzen dieses Fundament und verwenden verschiedene Darstellungen, um mehrere Aufgaben gleichzeitig auszuführen.

In dieser Forschung nutzt VCHAR generative Modelle zur Anpassung des Sensordecoders aufweisen, die die Visualisierungsqualität der Ausgaben des Sensormodells verbessern.

#Forschungsmethoden

Das VCHAR-Framework ist so strukturiert, dass es sowohl die Vorhersage als auch die Erklärung komplexer menschlicher Aktivitäten verbessert. Es verwendet einen varianzgetriebenen Ansatz mit einem generativen Decoder. Der erste Schritt ist die Skizzierung der grundlegenden Architektur und der Hauptmerkmale von VCHAR, um den Weg für eine detaillierte Bewertung seines konzeptionellen Rahmens zu ebnen.

#Architektonischer Überblick über VCHAR

VCHAR ist ein End-to-End-Modell, das darauf abzielt, die Erkennung und Erklärung komplexer Aktivitäten zu verbessern. Durch die Verwendung von KL-Divergenz erfasst es ungefähr die Verteilung einfacher Aktivitäten über verschiedene Zeitintervalle. Dieser Ansatz ermöglicht eine bessere Genauigkeit bei der Erkennung komplexer Aktivitäten im Vergleich zu herkömmlichen Methoden.

Das Multi-Task-Design verbessert sowohl die Erkennung als auch die Fähigkeit, visuelle Erklärungen bereitzustellen. Zum Beispiel kann VCHAR komplexe Aktivitäten wie "ein Sandwich machen" erkennen und gleichzeitig damit verbundene einfache Aktivitäten wie "eine Tür öffnen" identifizieren. Es bietet auch sensorbezogene Informationen und hebt die Bedeutung spezifischer Sensoren in smarten Umgebungen hervor.

#Multi-Task-Lernen für die Aktivitätserkennung

VCHAR implementiert Multi-Task-Lernen, um sowohl einfache als auch komplexe Aktivitäten gleichzeitig zu erkennen. Einfache Aktivitäten sind als diskrete Aktionen definiert, die in kurzen Zeitintervallen auftreten, während komplexe Aktivitäten aus mehreren einfachen Aktivitäten bestehen. Dieses Design erfasst Beziehungen und Muster zwischen Aktivitäten und verbessert die Klassifikationsfähigkeiten des Modells.

Das Modell analysiert rohe Sensordaten, um die Wahrscheinlichkeit einfacher Aktivitäten innerhalb eines bestimmten Zeitfensters vorherzusagen und klassifiziert komplexe Aktivitäten basierend auf diesen Vorhersagen. Dieser doppelte Fokus ermöglicht es VCHAR, ein besseres Verständnis der breiteren Verhaltensmuster zu verbessern, die durch komplexe Aktivitäten dargestellt werden.

#Verlustfunktionen für die Aktivitätserkennung

Das Modell zielt darauf ab, die Wahrscheinlichkeit jeder einfachen Aktivität innerhalb eines gleitenden Fensters von Sensordaten vorherzusagen und nutzt die KL-Divergenz als Verlustfunktion, um Unterschiede zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Verteilungen zu minimieren. Für komplexe Aktivitäten wird die Kreuzentropie als Verlustfunktion verwendet, um die Diskrepanzen zwischen Vorhersagen und echten Kennzeichnungen zu messen.

#Sensor-Encoder-Architektur

Die Struktur des Sensor-Encoders nutzt hauptsächlich das ConvLSTM-Modul, das effektiv zur Analyse von Zeitreihendaten aus Sensoren ist. Diese Architektur integriert CNNs und LSTMs, um Merkmale aus Sensordaten zu extrahieren und zu analysieren.

Das ConvLSTM arbeitet in zwei Phasen: Merkmalsextraktion und zeitliche Abhängigkeitsmodellierung. Zuerst extrahiert es räumliche Merkmale aus jedem Zeitfenster und verarbeitet dann die Sequenz von Merkmalen, um zeitliche Abhängigkeiten zu erfassen.

Um die Modellleistung zu verbessern, führt das VCHAR-Framework eine kanalweise Analyse durch, um Merkmale aus verschiedenen Sensor-Kanälen zu untersuchen und integriert diese Merkmale dann über ein Sensor-Fusionsmodul.

#Beispielanwendung von VCHAR

Betrachten wir die Überwachung von Aktivitäten älterer Menschen in einem smarten Zuhause. Das Modell verarbeitet Daten von verschiedenen Sensoren, um grundlegende Bewegungen zu erkennen. Diese Bewegungen werden dann analysiert und klassifiziert, um komplexere Aktivitäten wie Kochen oder Putzen vorherzusagen, was die Fähigkeit des Modells zeigt, komplexe menschliche Verhaltensweisen effektiv zu erkennen.

#Generative Modellierung zur Aktivitätsdarstellung

Der VCHAR-Decoder ist darauf ausgelegt, Schlüsseldetails wie Szenarienbeschreibungen und Aktivitätseinblicke zu verstehen. Er verwendet eine One-Shot-Tuning-Strategie, um sich an spezifische Datensätze anzupassen.

Für Nutzer ohne technisches Wissen kann es schwierig sein, die Details der Sensoroutputs zu verstehen. VCHAR verwendet generative Modellierung, um erkannte Aktivitäten in visuelle Narrative umzuwandeln. Ein Language Model-Agent interpretiert die Daten und verknüpft die Verteilung einfacher Aktivitäten, komplexe Aktivitätsklassifikationen und Sensor-Muster.

#Vortraining und Feinabstimmung von VCHAR

Das Fundamentmodell von VCHAR ist mit verschiedenen Aktivitätserzählungen vortrainiert worden, die komplexe Szenarien und menschliche Verhaltensweisen darstellen. Dieses Vortraining erfasst wesentliche Elemente für die Aktivitätserkennung.

Während des Trainings zielt das Fundamentmodell darauf ab, Diskrepanzen zwischen seinen Vorhersagen und den tatsächlichen Daten zu minimieren. Es verarbeitet multimodale Eingaben, um sicherzustellen, dass die generierten Aktivitätsdarstellungen kohärent und genau sind.

Beim Anpassen an neue Szenarien verwendet VCHAR eine One-Shot-Tuning-Strategie, um das Modell an die einzigartigen Merkmale dieser Szenarien anzupassen. Dieser Prozess ermöglicht eine schnelle Integration neuer Aktivitätstypen, während die Fähigkeit, hochgradig beschreibende Darstellungen zu erzeugen, erhalten bleibt.

#Experimente und Ergebnisse

VCHAR wurde mit drei öffentlich verfügbaren Datensätzen getestet: Opportunity, FallAllD und Cooking. Jeder Datensatz bietet einzigartige Herausforderungen zur Bewertung der Fähigkeiten des Modells.

Der Opportunity-Datensatz bietet präzise Kennzeichnungen für einfache Aktivitäten, was gründliche Tests ermöglicht. Die Datensätze Cooking und FallAllD spiegeln reale Szenarien wider, kennzeichnen aber nur die Arten von Aktivitäten ohne spezifische Zeitangaben. Die Tests zeigten, dass VCHAR gute Ergebnisse erzielte und andere Modelle bei der Erkennung komplexer Aktivitäten übertraf und dabei hohe Genauigkeit bewahrte.

#Nutzerstudien und Erklärungsanalyse

Um sicherzustellen, dass VCHAR benutzerfreundlich ist, wurden menschliche Bewertungen durchgeführt, um die Leistung des Modells mit bestehenden Methoden zu vergleichen. Die Teilnehmer bewerteten die Klarheit und ihre Präferenz für die Ausgaben des Modells. Ein weiterer Teil der Studie konzentrierte sich darauf, wie gut die Nutzer den Entscheidungsprozess des Modells verstehen konnten.

Die Ergebnisse zeigten, dass VCHAR aufgrund seiner detaillierten und klaren Erklärungen für sowohl einfache als auch komplexe Aktivitäten bevorzugt wurde. Nutzer fanden die video-basierten Darstellungen und Beschreibungen, die von VCHAR bereitgestellt wurden, besonders nützlich, um die laufenden Aktivitäten in smarten Umgebungen zu verstehen.

#Fazit und zukünftige Arbeiten

Das VCHAR-Framework adressiert effektiv die Herausforderungen bei der Erkennung komplexer menschlicher Aktivitäten in praktischen Szenarien. Durch die Bereitstellung visueller Darstellungen und Erklärungen für sowohl Experten als auch Laien verbessert VCHAR das Verständnis und das Vertrauen in Technologien zur Aktivitätserkennung.

In der Zukunft wird ein grosses Augenmerk darauf liegen, die Erkennungsraten einfacher Aktivitäten zu verbessern. Darüber hinaus wird die Beseitigung von Verzögerungen bei der visuellen Darstellung und die Entwicklung eines einheitlichen Encoders für verschiedene Sensordatentypen ebenfalls priorisiert, um VCHAR anpassungsfähiger und effizienter in realen Anwendungen zu machen. Das übergeordnete Ziel ist es, KI-Systeme weiterhin zugänglicher und nützlicher für alle zu gestalten, unabhängig von ihrem technischen Hintergrund.