Recherche/Séries chronologiques/Apprentissage automatique
BioTemporal-HAR
Proposition de recherche en séries chronologiques pour la reconnaissance d'activités et la vérification d'identité biométrique.
- Rôle
- Auteur
- Quand
- mars 2026 - mai 2026
- Statut
- submitted
BioTemporal-HAR étudie les données inertielles des smartphones et des montres intelligentes pour la classification des activités, l'identification de sujets fermés et la vérification d'identité. La proposition combine le traitement du signal fenêtré, la sélection de fonctionnalités, la modélisation compacte de la séquence CNN-LSTM, la fusion multi-capteurs et l'étalonnage de la théorie de la détection du signal pour rendre explicite le comportement des fausses alarmes.
Un signal, deux questions
Les flux inertiels des smartphones et des montres intelligentes véhiculent plus qu'une activité : ils sont porteurs d'une identité. BioTemporal-HAR demande si un modèle compact peut répondre à la fois à ce que vous faites et à que vous soyez vous.
Méthode
- Traitement du signal fenêtré - fenêtres coulissantes sur des flux multi-capteurs.
- CNN-LSTM - modèle de séquence compact pour les têtes d'activité et d'identité.
- Fusion multi-capteurs - téléphone + montre canaux inertiels combinés.
- Théorie de la détection des signaux - étalonnage qui rend explicite le comportement des fausses alarmes.
L'article
Louis Rollet, Vincent Montero Fontaine. « BioTemporal-HAR : reconnaissance de l'activité humaine et vérification de l'identité biométrique à partir de capteurs portables. » Université Tsinghua, Time Series Analysis, 2026. En cours de révision sur OpenReview.
OpenReview submission ↗
- Human Activity Recognition
- Time Series Classification
- Behavioral Biometrics
- Wearable Sensing
- Multi-Sensor Fusion
- Signal Detection Theory
- CNN-LSTM
- Identity Verification
- Feature Selection
Chronologie du projet
Projet de recherche sur les séries chronologiques Tsinghua explorant si un modèle unique peut gérer à la fois la reconnaissance d'activité et l'identification biométrique.
mars 2026Idée
Hypothèse de recherche définie
Définition de l'hypothèse selon laquelle un modèle unique pourrait effectuer à la fois la reconnaissance de l'activité humaine et l'identification biométrique à partir de données de séries chronologiques.
avr. 2026Développement
Modélisation et expérimentations
Travail sur les expériences de recherche et la comparaison de modèles pour le cours d'analyse de séries chronologiques.
mai 2026Libération / Livraison
Soumission d’un article/projet de publication
Préparer la soumission du projet de style document de recherche et l'entrée du document public.
Développé avec
- Python
- Time-series ML
- CNN-LSTM
- Signal Detection Theory
- Wearable sensing
- Feature selection