Sammanfattning av denna webbsida: Detektion av mänskliga aktiviteter tillsammans med tillhörande sammanhang är av avgörande betydelse för olika tillämpningsområden, inklusive assisterat liv och välbefinnande. För att förutsäga en användares situation i det dagliga livet måste ett system lära sig av multimodala data som ofta är obalanserade och bullriga med saknade värden. Modellen kommer sannolikt att stöta på saknade sensorer i verkliga förhållanden också (såsom en användare som inte bär en smartwatch) och det misslyckas att dra slutsatsen sammanhanget om någon av de metoder som används för utbildning saknas. I detta dokument föreslår vi en metod baserad på en kontradiktorisk autoenkoder för att hantera saknade sensoriska funktioner och syntetisera realistiska prover. Vi demonstrerar empiriskt vår metods förmåga i jämförelse med klassiska metoder för att fylla i saknade värden på ett storskaligt aktivitetsigenkänningsdata som samlats in i naturen. Vi utvecklar ett helanslutet klassificeringsnätverk genom att utöka en kodare och systematiskt utvärdera dess multimärkningsprestanda när flera metoder saknas. Dessutom visar vi klass-villkorad artificiell datagenerering och dess visuella och kvantitativa analys om kontextklassificering uppgift; som representerar en stark generativ kraft kontraversarial autoencoders.
Saeed m.fl. REF använde en adversarial autoencoder för klassvillkorad (multimodal) syntetisk datagenerering för beteendekontext i en verklighetsmiljö.
Synthesizing and Reconstructing Missing Sensory Modalities in Behavioral Context Recognition
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}