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基于信道状态特征的手势动作识别技术研究
被引量:
3
1
作者
吴哲夫
邵承贤
+2 位作者
龚树凤
毛科技
吕跃华
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期8-14,共7页
手势识别作为人和机器之间重要的交互手段,在日常生活中具有广泛的应用场景。基于无线信号特别是WiFi的手势识别由于其无接触、成本低等优点成为当前热门的方式。为解决传统基于无线信号手势识别算法没有充分利用信号相位特征的缺点,本...
手势识别作为人和机器之间重要的交互手段,在日常生活中具有广泛的应用场景。基于无线信号特别是WiFi的手势识别由于其无接触、成本低等优点成为当前热门的方式。为解决传统基于无线信号手势识别算法没有充分利用信号相位特征的缺点,本文提出利用WiFi信道状态信息幅值和相位结合的方式进行手势识别。通过子载波降维和动作曲线提取对接收的WiFi信号进行处理,并将信号的幅值和相位结合,利用机器学习算法对数据进行训练和分类,实现了单手向前、单手向后、单手向左、单手向右、单手向上和单手向下六种手势的识别。实验结果显示,本文算法在近距离和远距离下的精确度分别为96%和92%。
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关键词
手势识别
信道状态信息
相位
动作提取
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职称材料
题名
基于信道状态特征的手势动作识别技术研究
被引量:
3
1
作者
吴哲夫
邵承贤
龚树凤
毛科技
吕跃华
机构
浙江工业大学信息学院
浙江工业大学计算机科学与技术学院
浙江省科技信息研究院
出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期8-14,共7页
基金
浙江省自然科学基金项目(LY18F010025,LY13F010011)。
文摘
手势识别作为人和机器之间重要的交互手段,在日常生活中具有广泛的应用场景。基于无线信号特别是WiFi的手势识别由于其无接触、成本低等优点成为当前热门的方式。为解决传统基于无线信号手势识别算法没有充分利用信号相位特征的缺点,本文提出利用WiFi信道状态信息幅值和相位结合的方式进行手势识别。通过子载波降维和动作曲线提取对接收的WiFi信号进行处理,并将信号的幅值和相位结合,利用机器学习算法对数据进行训练和分类,实现了单手向前、单手向后、单手向左、单手向右、单手向上和单手向下六种手势的识别。实验结果显示,本文算法在近距离和远距离下的精确度分别为96%和92%。
关键词
手势识别
信道状态信息
相位
动作提取
Keywords
gesture recognition
channel state information
phase
motion extraction
分类号
TN929 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信道状态特征的手势动作识别技术研究
吴哲夫
邵承贤
龚树凤
毛科技
吕跃华
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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