Avances en el Reconocimiento de Actividades Conscientes del Contexto
Un nuevo método mejora cómo los smartphones reconocen las actividades de los usuarios.
Wen Ge, Guanyi Mou, Emmanuel O. Agu, Kyumin Lee
― 6 minilectura
Tabla de contenidos
Reconocer las actividades humanas teniendo en cuenta el contexto, como dónde se coloca un teléfono, es una tarea compleja. Esto es importante porque puede ayudar a las aplicaciones a entender mejor lo que una persona está haciendo en cualquier momento. Hay muchos factores que influyen en cómo usamos nuestros teléfonos, incluyendo cómo los sostenemos o dónde los colocamos.
Este artículo habla sobre un nuevo método para reconocer actividades al observar patrones en los datos recolectados de smartphones. En vez de adivinar lo que alguien está haciendo, este enfoque usa un tipo especial de marco llamado hipergráfico heterogéneo para entender las conexiones entre diferentes tipos de información, como la actividad que se está realizando y la ubicación del teléfono.
El desafío del reconocimiento de actividades
El reconocimiento de actividades es difícil porque hay muchas variaciones en cómo las distintas personas realizan la misma actividad. Por ejemplo, una persona puede usar su teléfono mientras está sentada, mientras que otra podría estar de pie. Estas diferencias pueden crear confusión para los sistemas que intentan identificar lo que alguien está haciendo.
Para enfrentar este desafío, se recopilan datos de smartphones y relojes inteligentes mientras los usuarios llevan a cabo su vida diaria. Estos dispositivos recogen continuamente información de varios sensores como los acelerómetros, que rastrean el movimiento, para ayudar a determinar actividades. Se les pide a los usuarios que etiqueten sus actividades periódicamente, lo que proporciona el marco para entrenar modelos que reconozcan estas actividades con precisión.
En particular, este método se enfoca en la interacción entre dos piezas clave de información: la actividad que se está realizando y dónde se coloca el teléfono. Al observar estos dos aspectos juntos, los modelos pueden desempeñarse mejor al reconocer lo que una persona está haciendo.
Enfoques anteriores
Los investigadores han intentado previamente mejorar el reconocimiento de actividades usando ciertas estructuras de los datos. Algunos han creado gráficos basados en patrones de movimiento de los usuarios o correlaciones entre los datos recopilados de los sensores. Sin embargo, muchos de estos enfoques no consideran cómo la misma actividad es realizada de manera diferente por diferentes usuarios, especialmente en términos de la ubicación del teléfono.
Un problema común con los métodos existentes es que a menudo dependen de tipos específicos de datos y etiquetas. Por ejemplo, algunos sistemas requieren datos GPS, lo que genera preocupaciones sobre la privacidad, ya que muchos usuarios no quieren compartir esta información. Sin embargo, este método establece conexiones utilizando solo la información vista en las etiquetas de entrenamiento.
El método propuesto
El nuevo método propone una forma más flexible de mirar los datos. Al crear un gráfico que representa diferentes entidades como actividades, ubicaciones del teléfono y usuarios, el objetivo es captar mejor las relaciones en los datos. Aquí están las características clave de este enfoque:
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Gráfico heterogéneo: El método crea un gráfico con diferentes tipos de nodos que representan a usuarios, actividades y ubicaciones del teléfono. Estos nodos están conectados por bordes, formando una red que refleja las complejas relaciones entre ellos.
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Representación gráfica: Se considera el contexto en el que ocurren las actividades. Al analizar con qué frecuencia ciertas actividades se asocian con ubicaciones específicas del teléfono, el modelo aprende a reconocer patrones y hacer predicciones basadas en esas conexiones.
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Modelo de aprendizaje profundo: Se emplea un tipo específico de red neuronal para procesar este gráfico. Consiste en capas que manejan diferentes aspectos de los datos, como tipos de nodos y conexiones. Este modelo se entrena para predecir actividades analizando las estructuras dentro del gráfico y los datos de sensores asociados.
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Manejo de la complejidad: Al descomponer la tarea de reconocer actividades en una representación gráfica, el enfoque puede manejar mejor las complejidades presentes en los datos del mundo real. Esto incluye acomodar múltiples actividades que se realizan simultáneamente mientras se usa el teléfono.
Resultados y Evaluación
Para probar la efectividad de este nuevo método, se evaluó utilizando un conjunto de datos del mundo real que consistía en millones de instancias de numerosos participantes. Cada instancia incluía varias características de datos de sensores que fueron procesadas para permitir predicciones precisas.
Los resultados demostraron que el nuevo método funcionó significativamente mejor que los modelos anteriores. Métricas clave como el Coeficiente de Correlación de Matthews y las puntuaciones Macro F1 mostraron mejoras notables, indicando que este método podría reconocer mejor tanto las actividades como las ubicaciones del teléfono.
La evaluación también reveló importantes conocimientos sobre cómo diferentes partes del modelo contribuyen a su rendimiento. Las capas diseñadas para manejar datos heterogéneos y propiedades del hipergráfico hicieron una diferencia significativa en los resultados.
Implicaciones prácticas
Este trabajo tiene muchas aplicaciones prácticas. Los dispositivos equipados con un mejor reconocimiento de actividades pueden proporcionar información más relevante y oportuna a los usuarios. Por ejemplo, una aplicación de fitness podría ajustar sus sugerencias según si una persona está caminando o sentada con su teléfono. De manera similar, las aplicaciones de asistentes inteligentes podrían anticipar mejor las necesidades del usuario al entender el contexto de actividades pasadas.
Al reconocer las variaciones en el rendimiento de las actividades y el uso del teléfono, los productos pueden volverse más amigables y adaptados a las necesidades individuales. Este enfoque sienta las bases para futuras investigaciones e innovaciones en sistemas conscientes del contexto.
Direcciones futuras
Hay un montón de potencial para seguir explorando este área. Estudios futuros podrían investigar el desarrollo de modelos que consideren aún más factores relacionados con el comportamiento del usuario y el contexto. Por ejemplo, incorporar datos de diferentes tipos de sensores podría mejorar la capacidad del sistema para inferir actividades.
Además, evaluar este marco con conjuntos de datos más grandes podría proporcionar aún más información sobre su rendimiento. Analizar cómo funciona el método para diferentes poblaciones o en varios entornos podría ayudar a refinar el modelo y mejorar su robustez.
En conclusión, el método propuesto marca un avance significativo en el campo del reconocimiento de actividades humanas conscientes del contexto. Al transformar el problema en una tarea de aprendizaje basada en gráficos, captura y utiliza eficazmente las relaciones entre actividades y ubicaciones del teléfono, lo que lleva a un mejor rendimiento en el reconocimiento. Tales avances no solo mejoran la comprensión de los usuarios por parte de la tecnología, sino que también abren el camino a experiencias más ricas e interactivas en aplicaciones cotidianas.
Título: Heterogeneous Hyper-Graph Neural Networks for Context-aware Human Activity Recognition
Resumen: Context-aware Human Activity Recognition (CHAR) is challenging due to the need to recognize the user's current activity from signals that vary significantly with contextual factors such as phone placements and the varied styles with which different users perform the same activity. In this paper, we argue that context-aware activity visit patterns in realistic in-the-wild data can equivocally be considered as a general graph representation learning task. We posit that exploiting underlying graphical patterns in CHAR data can improve CHAR task performance and representation learning. Building on the intuition that certain activities are frequently performed with the phone placed in certain positions, we focus on the context-aware human activity problem of recognizing the tuple. We demonstrate that CHAR data has an underlying graph structure that can be viewed as a heterogenous hypergraph that has multiple types of nodes and hyperedges (an edge connecting more than two nodes). Subsequently, learning representations becomes a graph node representation learning problem. After task transformation, we further propose a novel Heterogeneous HyperGraph Neural Network architecture for Context-aware Human Activity Recognition (HHGNN-CHAR), with three types of heterogeneous nodes (user, phone placement, and activity). Connections between all types of nodes are represented by hyperedges. Rigorous evaluation demonstrated that on an unscripted, in-the-wild CHAR dataset, our proposed framework significantly outperforms state-of-the-art (SOTA) baselines including CHAR models that do not exploit graphs, and GNN variants that do not incorporate heterogeneous nodes or hyperedges with overall improvements 14.04% on Matthews Correlation Coefficient (MCC) and 7.01% on Macro F1 scores.
Autores: Wen Ge, Guanyi Mou, Emmanuel O. Agu, Kyumin Lee
Última actualización: 2024-09-25 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2409.17483
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.17483
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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