説明可能な人間行動認識：概念とメカニズムの統一的レビュー
arXiv cs.LG / 2026/4/14
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要点
- 本論文は、実環境での導入に向けて、深層学習ベースのHARモデルをより透明で信頼できるものにすることを目的とした、説明可能な人間行動認識（XAI-HAR）のアプローチをレビューする。
- 著者らは、説明可能性の概念的な次元と、異なるHARの状況で用いられる具体的なアルゴリズム上の説明メカニズムを区別する統一的な枠組みを提案する。
- 著者らは、ウェアラブル、環境（アンビエント）、生理学的、マルチモーダル計測のシナリオを対象に、メカニズム中心のタクソノミーを提示し、HARにおける時間的・マルチモーダル・意味論的な複雑さを考慮する。
- 本レビューでは、解釈可能性の目標、説明の対象、限界、および現在の評価実践がXAI-HARの信頼性をどのように測定しているかを要約する。
- 依拠でき、導入可能なXAI-HARを実現するための主要な課題を特定し、より人間中心の行動認識システムに向けた研究の方向性を示す。
