PI-TTA：物理インフォームドなソースレス・テストタイム適応によるモバイル端末上での頑健な人間活動認識
arXiv cs.AI / 2026/4/29
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要点
- この論文は、モバイル／ウェアラブル向けの人間活動認識（HAR）に対して、ラベルなしのテストストリームからオンデバイスでパーソナライズを可能にするソースレス・テストタイム適応手法PI-TTAを提案する。
- センサに基づくHARは、時系列の相関や、回転・装着位置の変更・サンプリング周波数のドリフトによる同一セッション内の分布変動があるため、ストリーミングの非i.i.d.設定では一般的なビジョン系TTA目的が不安定になりやすいと述べる。
- PI-TTAは、重力整合性、短時間ホライズンの時間連続性、スペクトル安定性という物理整合的な制約でオンライン更新を安定化し、更新するパラメータ集合も小さく抑える。
- USCHAD、PAMAP2、mHealthでの実験では、ロングシーケンス精度が最大で+9.13%向上し、「物理違反」率もそれぞれ27.5%、24.1%、45.4%と大幅に低減され、継続的なストリーミング条件下でも適応が安定することを示す。
- 総じて、物理インフォームドな適応が実環境のモバイルセンシングにおいて精度と安定性の両方を高め、信頼性の高いデプロイに寄与することを裏付けている。
