| AirG：一种基于信道状态信息的空中手语手势识别方法 |
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| 引用本文： | 陈红红,冯丹阳,党小超,郝占军,乔志强,牛 娟. AirG：一种基于信道状态信息的空中手语手势识别方法[J]. 传感技术学报, 2022, 35(2): 231-239. DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2022.02.014 |
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| 作者姓名： | 陈红红 冯丹阳 党小超 郝占军 乔志强 牛 娟 |
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| 作者单位： | 西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃 兰州730070;甘肃省物联网工程研究中心,甘肃 兰州730070,西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃 兰州730070 |
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| 基金项目： | 复杂山地环境中大规模异构三维传感器网络节点定位与覆盖技术研究（61762079）；甘肃省科技支撑重点研发计划项目：基于群智感知的WiFi室内定位技术（20YF8GA048）；2019年中国科学院“西部之光”人才计划：物联网生态监测的拓扑可靠性研究（201923） |
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| 摘 要： | 目前常用的手势识别方法存在设备部署困难与价格高昂的问题，遂本文提出基于信道状态信息的手语识别方法。该方法利用WiFi设备采集信道状态信息，选用局部离群因子检测算法与离散小波变换相结合的方法降低数据噪声，并通过主成分分析法筛选子载波。经降噪后，提取手势波形特征值，最终通过自适应算法多次训练的隐马尔科夫模型得出识别结果。结果表明，该方法可有效识别多种环境下不同人员手语手势的表达且平均识别率达88.98%，相较其他系统识别精度更优。
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| 关 键 词： | 无线感知 手语手势识别 信道状态信息 Adaboost-HMM |
AirG:A Method for Sign Language Gesture Recognition Based on Channel State Information in the Air |
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| CHEN Honghong,FENG Danyang,DANG Xiaochao,HAO Zhanjun,QIAO Zhiqiang,NIU Juan. AirG:A Method for Sign Language Gesture Recognition Based on Channel State Information in the Air[J]. Journal of Transduction Technology, 2022, 35(2): 231-239. DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2022.02.014 |
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| Authors: | CHEN Honghong FENG Danyang DANG Xiaochao HAO Zhanjun QIAO Zhiqiang NIU Juan |
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