基于多通道调频连续波毫米波雷达的微动手势识别

发布时间：2020-12-30 07:56

　　该文提出一种基于多通道调频连续波（FMCW）毫米波雷达的微动手势识别方法,并给出一种微动手势特征提取的最优雷达参数设计准则。通过对手部反射的雷达回波进行时频分析处理,估计目标的距离多普勒谱、距离谱、多普勒谱和水平方向角度谱。设计固定帧时间长度拼接的距离-多普勒-时间图特征,与距离-时间特征、多普勒-时间特征、水平方向角度-时间图特征和三者联合特征等,分别对7类微动手势进行表征。根据手势运动过程振幅和速度差异,进行手势特征捕获和对齐。利用仅有5层的轻量化卷积神经网络对微动手势特征进行分类。实验结果表明,相较其他特征,设计的距离-多普勒-时间图特征能够更为准确地表征微动手势,且对未经训练的测试对象具有更好的泛化能力。 

【文章来源】：电子与信息学报. 2020年01期 北大核心

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

实验流程图

001000100拇指在食指上后搓动0000409696准确度(%)10010010010096.0810097.9699.14表5测试对象A7类微动手势分类的混淆矩阵预测类别食指双击食指顺时针绕圈食指逆时针绕圈食指拇指分开食指拇指并拢拇指在食指上前搓动拇指在食指上后搓动准确度(%)真实类别食指双击4631000092食指顺时针绕圈03515000070食指逆时针绕圈31334000068食指拇指分开0004901098食指拇指并拢0000460492拇指在食指上前搓动0001049098拇指在食指上后搓动0000204896准确度(%)93.8868.63689895.839892.3187.71图3单通道与8通道平均的手势帧RD图信噪比对比170电子与信息学报第42卷

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于FMCW雷达的多维参数手势识别算法[J]. 王勇,吴金君,田增山,周牧,王沙沙.  电子与信息学报. 2019(04)
[2]基于雷达技术的手势识别[J]. 刘熠辰,徐丰.  中国电子科学研究院学报. 2016(06)
[3]基于普通红外摄像机的手势识别[J]. 孟春宁,吕建平,陈萱华.  计算机工程与应用. 2015(16)



本文编号：2947290