On Spatial Diversity in WiFi-Based Human Activity Recognition: A Deep Learning-Based Approach
Notice bibliographique
Résumé
The deeply penetrated WiFi signals not only provide fundamental communications for the massive Internet of Things devices but also enable cognitive sensing ability in many other applications, such as human activity recognition. State-of-the-art WiFi-based device-free systems leverage the correlations between signal changes and body movements for human activity recognition. They have demonstrated reasonably good recognition results with a properly placed transceiver pair, or, in other words, when the human body is within a certain sweet zone. Unfortunately, the sweet zone is not ubiquitous. When the person moves out of the area and enters a dead zone, or even just the orientation changes, the recognition accuracy can quickly decay. In this paper, we closely examine such spatial diversity in WiFi-based human activity recognition. We identify the dead zones and their key influential factors, and accordingly present WiSDAR, a WiFi-based spatial diversity-aware device-free activity recognition system. WiSDAR overshadows the dead zones yet with only one physical WiFi sender and receiver. The key innovation is extending the multiple antennas of modern WiFi devices to construct multiple separated antenna pairs for activity observing. Profiling activity features from multiple spatial dimensions can be more complicated and offer much richer information for further recognition. To this end, we propose a deep learning-based framework that integrates the hidden features from both temporal and spatial dimensions, achieving highly accurate and reliable recognition results. WiSDAR is fully compatible with commercial off-the-shelf WiFi devices, and we have implemented it on the commonly available Intel WiFi 5300 cards. Our real-world experiments demonstrate that it recognizes human activities with a stable accuracy of around 96%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».