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J-GLOBAL ID：202202283136822999   整理番号：22A0984819

伝達学習による環境に依存しないミリ波センシングに基づくジェスチャ認識を可能にするmTransSee【JST・京大機械翻訳】

mTransSee Enabling Environment-Independent mmWave Sensing Based Gesture Recognition via Transfer Learning

著者 (7件)： Liu Haipeng (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Cui Kening (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Hu Kaiyuan (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Wang Yuheng (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Zhou Anfu (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Liu Liang (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Ma Huadong (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China)
資料名： Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies  (Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies)
巻： 6  号： 1  ページ： 1-28  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5681A  ISSN： 2474-9567  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ミリ波無線を用いたジェスチャ認識は,自然な人間-コンピュータインタラクションを促進するが,既存の研究は,一貫した環境,すなわち,認識のためのニューラルネットワークを訓練し,同じユーザといくつかの固定位置でテストする。この場合,それらの性能は,それらが新しい環境に入るとき急速に減少する。異なる環境で適用可能なモデルを作るため,簡単なアプローチは,各新しいユーザであらゆる可能な位置におけるジェスチャーサンプルに対するモデルを収集・再訓練することである。しかし,ユーザは,そのような適応を達成するのに容認できない時間を費やし,実際には広く使用することが困難である。本論文では,まず,環境変化を定量的に調べるためのベンチマークとして,59280サンプルを含む豊富なmmWaveジェスチャデータセットを収集した。次に,最小適応による事前学習経験を用いて,実践におけるジェスチャーを機能できるmTransSeeと呼ぶ新しい転送学習アプローチを提案し,すなわち,同じ精度に対して1ジェスチャ当たり8サンプルだけを用いて再訓練し,環境適応のための作業負荷の数十を削減した。商品mmWaveセンサにmTransSeeを実装し,ユーザ研究を行って,適応中のユーザ経験に関して最先端のソリューション上のmTransSeeの進捗を比較した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *学習 ,  ニューラルネットワーク ,  適応 ,  *EHF波 ,  環境順応 ,  センサ ,  ベンチマーク ,  コンピュータ ,  機械学習
準シソーラス用語： 身振り ,  環境変化 ,  ワイヤレス ,  *ジェスチャー認識 ,  事前学習 ,  転移学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ジェスチャー認識 ,  人間とコンピュータの相互作用 ,  ミリ波レーダ ,  スマートホーム ,  転移学習

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 学習 ,  環境 ,  ミリ波 ,  センシング ,  ジェスチャ認識