基于FMCW雷达的双流融合神经网络手势识别方法

针对传统光学摄像头和无线技术的手势识别方法受光照环境影响和空间纵向、横向特征不全的问题,该文提出一种基于调频连续波（Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW）雷达信号的双流融合神经网络（Two-Stream Fusion Neural Network,TS-FNN）手势识别方法.首先,利用二维快速傅立叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）求取中频信号的频谱,估计手势的距离和速度,并利用多重信号分类（Multiple Signal Classification,MUSIC）方法计算角度.其次,利用这三维参数在时间上的累积,将一个手势动作映射为32帧距离-速度矩阵图和角度时间图.最后,建立TS-FNN进行手势特征提取和特征融合.实验结果表明,TS-FNN方法与传统卷积神经网络相比,手势的平均识别准确率提升了约5%.     

基于AE-CNN的手势识别算法的探讨及实现

近年,深度学习的发展使得手势识别卷积神经网络取得了突破性进展,但现有基于卷积神经网络的手势识别方法仍存在收敛速度慢、识别率低等问题,因此手势识别很难取得较好成果。通过对CNN训练过程中误差产生的原因及其反馈模型的分析,提出了一种自适应增强卷积神经网络(Adaptively Enhanced Convolution Neural Network,AE-CNN)的识别算法。结果表明,文中算法不仅实现了分类特征的自适应增强,同时也提高了收敛速度和识别率。     

基于时空压缩特征表示学习的毫米波雷达手势识别算法

针对现有无线射频信号的手势识别研究中的数据预处理和特征利用问题,该文提出一种用于调频连续波(FMCW)雷达的时空压缩特征表示学习的手势识别算法。首先对手部反射的毫米波雷达回波信号的距离-多普勒(RD)图进行静态干扰去除和动目标点筛选,减少杂波对手势信号的干扰,同时减少计算数据量;然后提出一种压缩手势时空特征的表示方法,利用动目标点的主导速度来表示手势的运动特征,实现多维特征的压缩映射,并保留手势运动的关键特征信息;最后设计了一个单通道的卷积神经网络(CNN)来学习和分类多维手势特征信息并应用于多用户和多位置的手势识别。实验结果表明,与现有其他手势识别算法相比,该文提出的手势识别方法在识别精度、实时性以及泛化能力上都具有明显的优势。     

基于深度卷积神经网络的手势识别

在手势识别的过程中,手势变化的多样性和手势本身的复杂性会对手势识别的精确性和可靠性带来很大的影响。为了能够实现高准确率的手势识别,文章提出了一种基于深度卷积神经网络(CNN, Convolutional neural network)的手势识别方法。该方法针对22个英文字母(排除了G、S、J和Z)实现静态手势识别,首先选用合适的手势数据集,通过使用Keras(神经网络的高级API)实现卷积神经网络,最终获得较高的识别率,可以达到97%。实验表明,该方法可实现背景单一手势图像的精确识别。     

基于卷积神经网络的手势识别算法研究

基于实现小样本数据集下手势识别的目的,采用了深度卷积神经网络GoogLeNet模型以及PNN神经网络进行分类,同时结合了迁移学习的方法将深度学习模型进行迁移而构建所用模型.用公共数据集Keck Gesture进行实验,通过对数据集图像进行简单的图像预处理,使得图像特征更为明显,将预处理后的图像作为网络输入进行手势识别实...     

基于RDATM数据集的毫米波雷达动态手势识别系统设计

针对现有毫米波雷达手势识别研究中手势信息提取不充分的问题,提出一种基于RDATM三维参数数据集的手势识别方法。该方法先对获取的雷达手势回波数据进行预处理并进行动态手势检测,然后利用回波信号频谱信息构造距离-时间图(Range-Time Map, RTM),多普勒-时间图(Doppler-Time Map, DTM)和角度-时间图(Angle-Time Map, ATM),最后利用RTM、DTM、ATM构建RDATM数据集并送入基于VGG16网络改进的单分支卷积神经网络进行手势特征提取和分类。实验结果表明,利用RDATM数据集对6种手势的平均分类准确率可高达99.17%。且文中改进的网络相较于原VGG16模型对同类型数据集训练时间更短、分类准确率更高。     

基于多通道调频连续波毫米波雷达的微动手势识别

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。

     

基于串联式一维神经网络的毫米波雷达动态手势识别方法

现有的基于雷达传感器的手势识别方法,大多先利用雷达回波对手势的距离、多普勒和角度等信息进行参数估计,得到各种数据谱图,然后再利用卷积神经网络对这些谱图进行分类,实现过程较为复杂.该文提出一种基于串联式1维神经网络(1D-ScNN)的毫米波雷达动态手势识别方法.首先基于毫米波雷达获取动态手势的原始回波,然后利用1维卷积和...     

基于串联式一维神经网络的毫米波雷达动态手势识别方法

现有的基于雷达传感器的手势识别方法,大多先利用雷达回波对手势的距离、多普勒和角度等信息进行参数估计,得到各种数据谱图,然后再利用卷积神经网络对这些谱图进行分类,实现过程较为复杂.该文提出一种基于串联式1维神经网络(1D-ScNN)的毫米波雷达动态手势识别方法.首先基于毫米波雷达获取动态手势的原始回波,然后利用1维卷积和池化操作对手势特征进行提取,并将这些特征信息输入1维Inception v3结构.最后在网络的末端接入长短期记忆(LSTM)网络来聚合1维特征,充分利用动态手势的帧间相关性,提高识别准确率和训练收敛速度.实验结果表明,该方法实现过程简单,收敛速度快,识别准确率可以达到96.0％以上,高于现有基于数据谱图的手势分类方法.     

FMCW雷达基于光学字符识别的连续动作识别研究

传统的基于雷达的人体动作识别主要采用微多普勒原理,对原始数据进行处理,生成微多普勒时频图,然后输入到基于分类的深度学习网络中进行识别,只能对单个动作进行识别。本文提出一种FMCW雷达光学字符识别技术的连续动作识别方法,首先对采集的雷达数据采用RDM（Range?Doppler Map）向速度维投影的方法逐帧获取微多普勒时频图,然后将处理得到的时频图输入一个特别定制的,由卷积神经网络、inception_resnet、最大池化层和Bi?LSTM的网络组成,使用联结主义时间分类（CTC）作为损失函数进行训练的网络。实验结果表明该方法对步行、跑步、蹲下、站起、跳跃这5种动作的识别准确率分别高达96.16%,95.34%,88.49%,89.37%,96.72%。对一个时间窗口内多个动作的识别也取得了不错的效果,时间上的识别准确率整体令人满意。     

基于DenseNet和卷积注意力模块的高精度手势识别

非接触的手势识别是一种新型人机交互方式,在增强现实(AR)/虚拟现实(VR)、智能家居、智能医疗等方面有着广阔的应用前景,近年来成为一个研究热点。由于需要利用毫米波雷达进行更精确的微动手势识别,该文提出一种新型的基于MIMO毫米波雷达的微动手势识别方法。采用4片AWR1243雷达板级联而成的毫米波级联(MMWCAS)雷达采集手势回波,对手势回波进行时频分析,基于距离-多普勒(RD)图和3D点云检测出人手目标。通过数据预处理,提取手势目标的距离-时间谱图(RTM)、多普勒-时间谱图(DTM)、方位角-时间谱图(ATM)和俯仰角-时间谱图(ETM),更加全面地表征手势的运动特征,并形成混合特征谱图(FTM),对12种微动手势进行识别。设计了基于DenseNet和卷积注意力模块的手势识别网络,将混合特征谱图作为网络的输入,创新性地融合了卷积注意力模块(CBAM),实验表明,识别准确率达到99.03%,且该网络将注意力放在手势动作的前半段,实现了高精度的手势识别。     

利用调频连续波雷达测距讲解频谱分析

分析模拟信号的频谱是离散傅里叶变换(DFT)的一个重要应用,也是本科数字信号处理课程的重要知识点。以调频连续波雷达测距为例,结合具体参数讲解数字信号处理课程中频率估计、频率分辨率和栅栏效应等知识点,探索如何结合工程案例提升专业课程的教学效果,不仅促进了学生对相关知识的理解,还让学生深刻体会到理论结合实际的重要性。     

基于调频连续波雷达的多维信息特征融合人体姿势识别方法

为实现在复杂多样的环境下人体姿势的识别,该文提出一种基于调频连续波(FMCW)雷达的多维信息特征融合的人体姿势识别方法。该方法通过对FMCW雷达原始信号进行3维快速傅里叶变换得到目标距离、速度和角度的多维信息,在采用具有噪声的基于密度的聚类算法(DBSCAN)和 Hampel滤波算法解决运动范围内动态或静态目标的噪声干扰后使用卷积神经网络对多维信息进行特征提取,然后利用低秩多模态融合网络(LMF)充分融合多维信息的特征,并通过域鉴别器进一步获得与环境无关的特征,最终使用活动识别器获得姿势识别结果。为了实用性,在边缘计算平台上搭载预先设计的算法和训练好的网络模型进行实验验证。实验结果表明,在复杂的环境下该方法的识别精度可达到91.5%。     

融合双流三维卷积和注意力机制的动态手势识别

得益于计算机硬件以及计算能力的进步,自然、简单的动态手势识别在人机交互方面备受关注。针对人机交互中对动态手势识别准确率的要求,该文提出一种融合双流3维卷积神经网络(I3D)和注意力机制(CBAM)的动态手势识别方法CBAM-I3D。并且改进了I3D网络模型的相关参数和结构,为了提高模型的收敛速度和稳定性,使用了批量归一化(BN)技术优化网络,使优化后网络的训练时间缩短。同时与多种双流3D卷积方法在开源中国手语数据集(CSL)上进行了实验对比,实验结果表明,该文所提方法能很好地识别动态手势,识别率达到了90.76%,高于其他动态手势识别方法,验证了所提方法的有效性和可行性。     

融合双流三维卷积和注意力机制的动态手势识别

得益于计算机硬件以及计算能力的进步,自然、简单的动态手势识别在人机交互方面备受关注。针对人机交互中对动态手势识别准确率的要求,该文提出一种融合双流3维卷积神经网络(I3D)和注意力机制(CBAM)的动态手势识别方法CBAM-I3D。并且改进了I3D网络模型的相关参数和结构,为了提高模型的收敛速度和稳定性,使用了批量归一...     

基于深度多尺度一维卷积神经网络的雷达舰船目标识别

为满足雷达舰船目标识别的高实时性和高泛化性的需求,该文提出了一种基于深度多尺度1维卷积神经网络的目标高分辨1维距离像(HRRP)识别方法。针对高分辨1维距离像特征提取难的问题,所提方法通过共享卷积核的权值,使用多尺度的卷积核提取不同精细度的特征,并构造中心损失函数来提高特征的分辨能力。实验结果表明,该模型可以显著提高目标在非理想条件下的识别正确率,克服目标姿态角敏感性问题,具有良好的鲁棒性和泛化性。