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多种射频传感技术的HAR模型TARF技术分享——IEEE TNSE系列活动

Friday, July 29, 2022 9:00 AM ~ Friday, July 29, 2022 10:30 AM
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AIRS 研究院

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    活动预告 | IEEE TNSE 杰出讲座系列第二期

    IEEE TNSE 杰出讲座系列

    IEEE TNSE Distinguished Seminar Series

    讲座语言:英语

     

    IEEE Transactions on Network Science and Engineering(简称IEEE TNSE)是位于 JCR 1 区的网络科学领域顶级期刊,致力于探讨网络科学的理论和应用,以及构成网络系统中各元素之间的相互联系。IEEE TNSE 被 SCIE 数据库收录,位于 JCR 1 区,2021年影响因子为5.033。

     

    IEEE TNSE 杰出讲座系列由IEEE TNSE期刊和深圳市人工智能与机器人研究院(AIRS)联合主办,香港中文大学(深圳)、网络通信与经济学实验室(NCEL)、IEEE 联合支持。该系列活动旨在汇聚网络科学与工程领域的国际顶级专家学者分享前沿科技成果。

     

    【引言】

    随着智能物联网的迅速发展,人类活动检测(HAR)已成为人机交互(HCI)领域的研究重点。考虑到隐私保护,人们对不使用摄像机的HAR技术寄予厚望。各种射频(RF)传感技术,如WiFi、射频识别(RFID)和调频连续波(FMCW)雷达,已经被用于非侵入性人类活动识别。如何高效利用来自不同射频传感技术的数据来实现更强大的性能是HAR是值得深入探讨的方向。

     

    本期IEEE TNSE杰出讲座系列活动,我们邀请到美国奥本大学毛世文教授分享一种适用于多种射频传感技术的HAR模型TARF,该技术可以有效改善来自不同射频设备的数据的差异,降低成本和广泛部署的难度,同时利用互补的数据,有效提高HAR的性能。



    【嘉宾介绍】


    ​执行主席

    图片

    黄建伟

    香港中文大学(深圳)校长讲座教授、理工学院副院长

    AIRS 副院长兼群体智能中心主任

    IEEE TNSE主编

    IEEE Fellow

    AAIA Fellow



    主持嘉宾

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    杨旸

    上海科技大学信息科学与技术学院正教授、科道书院院长,上海雾计算实验室主任

    IEEE Fellow

    IEEE TNSE“移动网络与网络学习”领域编辑

     

    简介: 杨旸,博士,IEEE Fellow,现任上海科技大学信息科学与技术学院正教授、科道书院院长,上海雾计算实验室主任, 鹏城实验室兼聘研究员,深圳市智慧城市科技发展集团有限公司高级顾问专家。曾任科技部“第五代移动通信系统(5G)前期研究开发”重大项目总体专家组专家;国家科技重大专项“新一代宽带无线移动通信网”总体组专家;中科院上海微系统与信息技术研究所研究员、福州物联网开放实验室首席技术官、中科院无线传感网与通信重点实验室主任、上海无线通信研究中心主任。在加入上海科技大学之前,杨教授曾在香港中文大学、布鲁内尔大学、伦敦大学学院(UCL)和CAS-SIMIT担任教职。杨教授的研究领域包括5G/6G移动通信系统、智能物联网、多层次算力网络,开放无线测试验证平台等。已申请了120多项科技发明专利(已授权80多项),发表了300多篇学术论文,出版了六部中英文专著。


     

    演讲嘉宾

    1.jpg

    毛世文

    美国奥本大学教授、Earle C. Williams 杰出学者、无线工程研究与教育中心主任

    IEEE Fellow

    IEEE TNSE“计算机网络”领域编辑


    简介:毛世文教授于2004年毕业于美国理工大学电子工程专业,获电子工程博士学位。他现任美国奥本大学教授、Earle C. Williams杰出学者和无线工程研究与教育中心主任,IEEE Fellow。毛教授的主要研究方向为无线网络、多媒体通信和智能电网。他是IEEE通信学会和IEEE RFID理事会的杰出讲师。他曾获得2019年IEEE ComSoc TC-CSR杰出技术成就奖,2018年奥本大学创新研究与奖学金奖和2010年美国国家科学基金会职业奖。他也曾获得2021年IEEE Internet of Things期刊最佳论文奖,2021年IEEE通信学会优秀论文奖,IEEE车辆技术协会2020年Jack Neubauer纪念奖,2004年IEEE通信学会通信系统领域Leonard G. Abraham奖及多个最佳会议论文奖。

     


    【报告摘要】

     

    TARF: Technology-agnostic RF Sensing for Human Activity Recognition

     

    In recent years, 3D human activity recognition (HAR) has become an important topic in human-computer interaction (HCI). To improve the privacy of users, there is considerable interest in techniques without using a video camera. Various radio-frequency (RF) sensing technologies, such as WiFi, Radio-Frequency Identification (RFID), and Frequency-Modulated Continuous Wave (FMCW) radar, have been utilized for non-invasive human activity recognition (HAR). It will be highly desirable to develop a HAR solution that can work with different types of RF technologies, such that the cost and the barrier of wide deployment can both be greatly reduced, and more robust performance can be achieved by utilizing the complementary RF sensory data. In this talk, we present a technology-agnostic approach for RF-based HAR, termed TARF, which works with several different RF sensing technologies. A novel data generalization technique is proposed to mitigate the disparity in measured data from different RF devices. A domain adversarial neural network is proposed to combat the interference from various RF sensing technologies. The performance of the proposed system is evaluated with experiments using four different RF sensing technologies. TARF is shown to outperform the state-of-the-art Convolutional Neural Network (CNN)-based solution with considerable gains.

     





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