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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.4
- 수록면
- 75 - 82 (8page)
- DOI
- 10.7232/JKIIE.2024.50.2.075
이용수
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Human activity recognition (HAR) is a rapidly advancing field that uses wearable sensors and devices, such as smartphones, to detect and classify user activities. Despite remarkable growth, HAR models encounter challenges in generalizing to new users because of variations in user characteristics. Transfer learning and domain adaptation have been studied to address this issue, but they rely on the availability of target data. This study presents a collaborative learning for domain generalization (COLDOG) to enhance generalization performance in HAR. COLDOG improves the generalization performance of domain-specific models through collaborative learning and achieves high performance for new users through ensemble of all models. We validate the effectiveness of the proposed method through experiments on various HAR benchmark datasets.
목차
1. 서론
2. 배경 방법론
3. 제안 방법론
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Dillon Feuz, K. and J. Cook, D. (2014), Heterogeneous Transfer Learning for Activity Recognition Using Heuristic Search Techniques, International Journal of Pervasive Computing and Communications, 10(4), 393-418.
Soleimani, E. and Nazerfard, E. (2021), Cross-subject Transfer Learning in Human Activity Recognition Systems Using Generative Adversarial Networks, Neurocomputing, 426, 26-34.
Cook, D., Feuz, K. D., and Krishnan, N. C. (2013), Transfer Learning for Activity Recognition: A Survey, Knowledge and Information Systems, 36, 537-556.
Pan, S. J. and Yang, Q. (2009), A Survey on Transfer Learning, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345-1359.
Chang, Y., Mathur, A., Isopoussu, A., Song, J., and Kawsar, F. (2020), A Systematic Study of Unsupervised Domain Adaptation for Robust Human-activity Recognition, Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, 4(1), 1-30.
Soleimani, E. and Nazerfard, E. (2021), Cross-subject Transfer Learning in Human Activity Recognition Systems Using Generative Adversarial Networks, Neurocomputing, 426, 26-34.
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Pan, S. J. and Yang, Q. (2009), A Survey on Transfer Learning, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345-1359.
Chang, Y., Mathur, A., Isopoussu, A., Song, J., and Kawsar, F. (2020), A Systematic Study of Unsupervised Domain Adaptation for Robust Human-activity Recognition, Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies, 4(1), 1-30.
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