Verbesserung der menschlichen Aktivitätserkennung mit randomHAR

Die Menschliche Aktivitätserkennung (HAR) dreht sich darum, herauszufinden, was jemand gerade macht, basierend auf Signalen von Sensoren wie die in Smartphones und tragbaren Geräten. Diese Technologie wird in Bereichen wie Gesundheitsüberwachung, Unterstützung im Haushalt für ältere Menschen, Rehabilitation und sogar im Entertainment immer wichtiger.

In den letzten Jahren war Deep Learning ein beliebter Ansatz in der HAR, weil es automatisch wichtige Merkmale aus den Daten finden kann, im Gegensatz zu älteren Methoden, die viel manuelle Arbeit benötigten, um die wichtigen Aspekte der Daten herauszustellen.

#Herausforderungen in der Menschlichen Aktivitätserkennung

Trotz der grossen Fortschritte, die Deep Learning in der HAR gemacht hat, gibt es immer noch einige Probleme, die angegangen werden müssen:

1. Rauschen in den Daten: Sensordaten können viel Rauschen aufweisen wegen Unvollkommenheiten in den Sensoren. Es kann auch fehlende oder falsche Daten geben, wenn ein Sensor ausfällt.

2. Variabilität: Die gleiche Aktivität, wie z.B. Gehen, kann unterschiedlich aussehen, je nachdem, wer sie ausführt oder sogar von der gleichen Person zu verschiedenen Zeiten.

3. Ähnlichkeit zwischen Aktivitäten: Verschiedene Aktivitäten können ähnliche Sensorwerte liefern, wodurch es für die Modelle schwierig wird, sie auseinanderzuhalten.

#Aktuelle Ansätze

Eine Methode, die in der HAR vielversprechend ist, heisst EnsembleLSTM. Diese Methode nutzt mehrere LSTM-Modelle, die jeweils auf leicht unterschiedlichen Daten trainiert sind. Die endgültige Aktion wird durch die Mehrheit der Stimmen aus diesen Modellen bestimmt. Obwohl das gute Ergebnisse liefern kann, gibt es noch Verbesserungspotenzial.

#Wie EnsembleLSTM funktioniert

Der EnsembleLSTM-Ansatz schöpft seine Stärke aus dem Training mehrerer LSTM-Netzwerke mit unterschiedlichen Gewichten und Einstellungen. Die besten Modelle werden durch eine Strategie namens „TopK“ ausgewählt, die die leistungsstärksten Modelle identifiziert. Allerdings garantiert das nicht, dass die ausgewählten Modelle gut zusammenarbeiten.

#Ein neuer Ansatz: randomHAR

Die vorgeschlagene Methode namens randomHAR zielt darauf ab, die HAR zu verbessern, indem sie die zuvor genannten Herausforderungen angeht. Diese Methode kombiniert zwei Kernideen:

1. Sensorauswahl: Durch die zufällige Auswahl, welche Sensoren für jedes Modell verwendet werden, können wir eine vielfältige Modellgruppe schaffen, die weniger wahrscheinlich ähnlich ist und somit besser zusammenarbeitet.

2. Modellauswahl mit Verstärkungslernen: Statt nur die besten Modelle basierend auf ihrer Leistung auszuwählen, nutzt randomHAR Verstärkungslernen, um die beste Kombination von Modellen zu finden. Das hilft sicherzustellen, dass die ausgewählten Modelle gut zusammenarbeiten.

#Wie randomHAR funktioniert

randomHAR beginnt damit, eine Sammlung von Sensordaten zu nehmen und mehrere Teilmengen basierend auf verschiedenen Kombinationen von Sensoren zu erstellen. Jede Teilmenge wird verwendet, um ein neues Modell zu trainieren. Das bedeutet, dass anstelle eines einzelnen Modells, das aus allen Daten lernen will, viele Modelle aus unterschiedlichen Datensätzen lernen.

Sobald die Modelle trainiert sind, hilft das Verstärkungslernen dabei, die beste Kombination von Modellen für Vorhersagen auszuwählen. Die finalen Vorhersagen erfolgen durch eine Mehrheit der Stimmen aus diesen ausgewählten Modellen.

#Vorteile von randomHAR

1. Verbesserte Leistung: Die neue Methode hat gezeigt, dass sie im Vergleich zur vorherigen EnsembleLSTM-Methode auf mehreren öffentlichen Datensätzen bessere Ergebnisse liefert.

2. Keine Notwendigkeit für Parameter-Setup: Im Gegensatz zu einigen Methoden benötigt randomHAR keine komplexen Einstellungen, um effektiv zu funktionieren. Der Einsatz von Verstärkungslernen kümmert sich darum, die besten Modelle auszuwählen, ohne viel manuelle Eingriffe zu benötigen.

3. Anwendbarkeit: Dieser Ansatz kann auf jedes HAR-Modell angewendet werden, das Sensordaten nutzt, was ihn vielseitig macht.

#Experimentierung

Um zu testen, wie gut randomHAR funktioniert, wurden verschiedene Experimente durchgeführt. Verschiedene Modelle wurden trainiert und ihre Leistungen verglichen. Die ausgewählten Datensätze beinhalteten eine Mischung von Aktivitäten, um zu sehen, wie gut die Methoden sie klassifizieren konnten.

#Ergebnisse

Die Ergebnisse zeigten, dass randomHAR im Allgemeinen andere Methoden auf mehreren Datensätzen übertraf. Es reduzierte erfolgreich Fehler und verbesserte die Zuverlässigkeit der Vorhersagen. Besonders bemerkenswert war, dass die Verwendung von Verstärkungslernen zur Modellauswahl half, Kombinationen auszuwählen, die besser abschnitten als die mit dem „TopK“-Ansatz ausgewählten.

#Allgemeingültigkeit von randomHAR

Ein weiterer wichtiger Aspekt von randomHAR ist seine Flexibilität. Obwohl es ursprünglich mit einem Modellentyp getestet wurde, funktionierte es auch gut, als ein anderer Modelltyp verwendet wurde, was zeigt, dass es sich an verschiedene Szenarien und Dateninputs anpassen kann.

#Warum keine einfachen Modelle nutzen?

Einige könnten sich fragen, ob einfachere Methoden wie Random Forests oder mehrschichtige Perzeptrons anstelle des Ensemble-Ansatzes verwendet werden könnten. Erste Tests mit diesen einfacheren Modellen zeigten jedoch eine geringere Stabilität und insgesamt eine schlechtere Leistung im Vergleich zu randomHAR. Das unterstreicht die Komplexität der HAR-Daten und die Notwendigkeit für verfeinerte Ansätze in diesem Bereich.

#Ausblick

Obwohl randomHAR vielversprechende Fähigkeiten gezeigt hat, gibt es immer noch Bereiche für Verbesserungen und Erkundungen. Zukünftige Forschungen könnten sich mit Folgendem befassen:

1. Optimierung der Belohnungsfunktion: Wie können wir das System verfeinern, das entscheidet, welche Modelle ausgewählt werden, um noch bessere Ergebnisse zu erzielen?

2. Verwendung von Meta-Features zur Auswahl: Könnten wir anstelle der zufälligen Sensorauswahl spezifische Merkmale nutzen, die die Leistung widerspiegeln, um den Ansatz weiter zu verbessern?

3. Aufschlüsselung des HAR-Problems: Können verschiedene Aufgaben der Aktivitätserkennung in kleinere Probleme unterteilt werden, sodass mehrere Modelle, die auf Teilmengen von Daten trainiert wurden, zusammenarbeiten?

#Fazit

Zusammenfassend bietet der randomHAR-Ansatz eine neue Möglichkeit, die Herausforderungen in der Menschlichen Aktivitätserkennung anzugehen. Durch die Nutzung intelligenter Sensorauswahl und Modellkombinationsstrategien durch Verstärkungslernen gelingt es ihm, traditionelle Methoden zu verbessern. Während die Forschung in diesem Bereich weitergeht, ebnet randomHAR den Weg für bessere und effizientere Methoden zur Erfassung menschlicher Aktivitäten durch Sensordaten.