Verbesserung der menschlichen Aktivitätserkennung mit zeitlichen Einblicken

Human Activity Recognition (HAR) bezieht sich auf die Fähigkeit von Systemen, menschliche Aktionen basierend auf Daten, die von Sensoren gesammelt werden, zu identifizieren und zu klassifizieren. Dieser Prozess ist in vielen Bereichen wichtig, wie z.B. der Gesundheitsüberwachung, Fitness-Tracking und Smart-Home-Technologien. Diese Systeme sammeln Daten über verschiedene Sensoren, wie Beschleunigungsmesser und Gyroskope, die oft in tragbaren Geräten oder Smartphones eingebaut sind. Das Hauptziel ist es, verschiedene Aktivitäten genau zu klassifizieren, wie Gehen, Laufen, Sitzen oder Haushaltsarbeiten.

#Herausforderungen im HAR

Trotz Fortschritten im HAR gibt es noch einige Herausforderungen. Traditionelle Methoden, die für HAR verwendet werden, gehen typischerweise davon aus, dass die Daten, die zum Trainieren des Systems gesammelt werden, und die Daten, die zum Testen verwendet werden, aus ähnlichen Quellen stammen. In der realen Welt funktioniert diese Annahme oft nicht. Zum Beispiel können Daten, die von verschiedenen Personen gesammelt werden, variieren, je nachdem, wie sie die gleiche Aktivität ausführen. Faktoren wie individuelles Verhalten, der verwendete Sensortyp und zeitliche Veränderungen können die gesammelten Daten beeinflussen, was es schwierig macht, Aktivitäten genau zu erkennen.

#Wichtigkeit der Berücksichtigung von Verhaltensvariabilität

Insbesondere die Unterschiede darin, wie Individuen Aktivitäten ausführen – bekannt als Verhaltensvariabilität – stellen eine Herausforderung für HAR-Systeme dar. Zum Beispiel könnten zwei Personen leicht unterschiedliche Gangarten haben, aufgrund physischer Unterschiede oder persönlicher Gewohnheiten. Diese Variabilität kann zu nicht einheitlichen Daten führen, was es schwieriger macht, Maschinenlernmodelle effektiv zu trainieren.

#Einführung von zeitlichen Beziehungen

Um die Probleme im Zusammenhang mit Verhaltensvariabilität anzugehen, schauen Forscher darauf, wie die Reihenfolge und das Timing von Aktionen (zeitliche Beziehungen) die Verbesserung von HAR unterstützen können. Jede Aktivität besteht typischerweise aus kleineren Aktionen oder Phasen, und diese Phasen folgen oft einer logischen Reihenfolge. Zum Beispiel beim Zubereiten einer Tasse Tee lautet die Reihenfolge: Wasser kochen, Tee ziehen lassen und dann den Teebeutel entfernen. Das Verständnis dieser Sequenzen kann wertvollen Kontext für die genauere Erkennung von Aktivitäten liefern.

#Das Deep Temporal State Domain Adaptation Modell

Ein neues Modell namens Deep Temporal State Domain Adaptation (DTSDA) wurde entwickelt, um Herausforderungen bei der userübergreifenden HAR anzugehen. Diese Methode konzentriert sich darauf, die zeitlichen Beziehungen, die an Aktivitäten beteiligt sind, zu verstehen, um den Erkennungsprozess besser an verschiedene Benutzer anzupassen. Durch die Nutzung dieser zeitlichen Beziehungen zielt DTSDA darauf ab, die Genauigkeit der Erkennung von Aktivitäten über verschiedene Nutzer hinweg zu verbessern.

#Wie DTSDA funktioniert

Das DTSDA-Modell umfasst einige wichtige Ideen:

1. Zeitliche Zustände: Dieses Konzept identifiziert die verschiedenen Phasen innerhalb einer Aktivität. Jeder Nutzer kann diese Phasen unterschiedlich ausführen, aber die zugrunde liegende Struktur bleibt konsistent. Zum Beispiel sind beim Gehen Aktionen wie ein Bein heben und einen Fuss absetzen bei allen Nutzern üblich.

2. Zeitliche Konsistenz: Diese Idee bezieht sich auf die logische Reihenfolge, in der Aktivitäten ablaufen. Sicherzustellen, dass die Phasen einer Aktivität in einer sinnvollen Reihenfolge erfolgen, kann die Erkennung verbessern. Zum Beispiel sollte eine logische Reihenfolge beim Teemachen das Ziehen des Teebeutels vor dem Entfernen beinhalten.

3. Benutzerinvariante Lernansätze: Das DTSDA-Modell zielt darauf ab, Merkmale zu extrahieren, die über Benutzer hinweg konsistent sind, was bedeutet, dass es sich auf Verhaltensaspekte konzentriert, die geteilt werden, anstatt einzigartig für eine bestimmte Person zu sein. Dieser Ansatz hilft dem Modell, zu generalisieren und Aktivitäten effektiver zu erkennen.

#Bewertung des DTSDA-Modells

Um die Effektivität des DTSDA-Modells zu testen, führten die Forscher Bewertungen auf drei bekannten Datensätzen zur Erkennung menschlicher Aktivitäten durch. Jeder Datensatz bot ein unterschiedliches Mass an Komplexität in Bezug auf die userübergreifende Aktivitätserkennung und enthielt vielfältige Aktivitäten.

1. OPPORTUNITY-Datensatz: Dieser Datensatz stellt tägliche Aktivitäten in natürlicheren Umgebungen dar. Die Probanden in diesem Datensatz führten Aktivitäten lose basierend auf Anweisungen aus, was Variabilität einführt.

2. PAMAP2-Datensatz: Dieser Datensatz beinhaltete Personen, die ein allgemeines Protokoll beim Ausführen verschiedener Aktivitäten befolgten. Während einige Richtlinien vorhanden waren, gab es immer noch Raum für persönliche Variationen in der Ausführung.

3. Datensatz zu täglichen und sportlichen Aktivitäten (DSADS): Dieser Datensatz enthielt eine Vielzahl von Aktivitäten und wurde entwickelt, um Aktionen so zu erfassen, wie sie natürlich ohne strenge Anweisungen stattfinden.

#Vergleich mit anderen Methoden

Mehrere Ansätze wurden mit dem DTSDA-Modell verglichen, einschliesslich traditioneller und tiefgreifender Domänenanpassungstechniken. Das Ziel war es, zu bewerten, wie gut jede Methode die Herausforderungen der Erkennung von Aktivitäten über verschiedene Benutzer hinweg bewältigte. Das DTSDA-Modell übertraf konsequent andere Methoden, besonders in herausfordernden Szenarien.

#Ergebnisse der Bewertung

Bei der Bewertung der Ergebnisse zeigte das DTSDA-Modell beeindruckende Genauigkeit über alle Datensätze hinweg. Zum Beispiel erreichte es im OPPORTUNITY-Datensatz nahezu perfekte Leistung. Im PAMAP2-Datensatz lag das DTSDA-Modell ebenfalls in der Genauigkeit vorne und zeigte seine Robustheit. Obwohl der DSADS-Datensatz mehr Herausforderungen bot, schnitt das DTSDA immer noch besser ab als viele andere Methoden.

#Verständnis der Auswirkungen zeitlicher Beziehungen

Die Forscher untersuchten auch, wie die Integration von Wissen über zeitliche Beziehungen zum Erfolg des Modells beitrug. Indem sie sich auf die Beziehungen zwischen Aktionen und ihren Sequenzen konzentrierten, konnte das DTSDA-Modell Daten von verschiedenen Benutzern effektiver anpassen. Das zeigt, dass das Verständnis des Timings und der Reihenfolge von Aktivitäten die Erkennung über das blosse Betrachten individueller Aktionen hinausführt.

#Fazit

Insgesamt stellt das DTSDA-Modell einen wichtigen Fortschritt im Bereich der menschlichen Aktivitätserkennung dar. Durch die Nutzung der Strukturen und Sequenzen in Aktivitäten bietet es einen differenzierteren Ansatz zur Erkennung von Aktionen über verschiedene Individuen hinweg. Infolgedessen können Anwendungen in der Gesundheitsüberwachung, Fitness und intelligenten Technologien erheblich von den Fortschritten in HAR-Systemen profitieren.

Diese Forschung hebt die Auswirkungen der Berücksichtigung von Verhaltensvariabilität durch die Integration zeitlicher Beziehungen hervor und eröffnet neue Wege für effektivere und genauere Systeme zur Erkennung menschlicher Aktivitäten in realen Szenarien.