Light-Weight Learning Model with Patch Embeddings for Radar-based Fall Event Classification: A Multi-domain Decision Fusion Approach
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing morbidity and mortality rate in older adults above 65 years of age due to accidental fall, privacy-preserving radar-based fall event detection is becoming crucial. Deep learning algorithm like vision transformers (ViT) for human fall-event detection using different radar domain representation have shown excellent fall-detection accuracy. However, such techniques are computationally very expensive and unsuitable when training datasets are small. Patch-based learning models such as Multi-Layer Perceptron-Mixer (MLP-Mixer) and Convolutional-Mixer (ConvMixer) models have been developed as alternatives to ViT. In this work, the decision outputs of light-weight ConvMixer models with different domain representations of radar returns as inputs are fused for classifying the events as fall or non-fall. This proposed approach of event classification utilizes supplementary information present in different domains for enhancing the classification accuracy. Evaluation done on publicly available dataset shows an improved performance of the multi-domain ConvMixer model over ViT and MLP-Mixer. This further justifies the choice of light weight ConvMixer as a preferred learnable model when only limited training dataset is available.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».