【摘 要】
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基于Wi-Fi信号的无线感知技术具有成本低廉、易于部署、隐私保护性好等优点。其中,手势识别由于其在智能家居和自动驾驶等前沿应用中的广泛需求,逐渐成为物联网领域研究的热点。然而,现有手势识别技术面临跨目标识别精度降低甚至失效的问题,即由于不同用户的身高、体型以及手势习惯等差异,导致利用已训练好的识别模型对新用户进行手势识别时性能大幅下降。针对该问题,本文提出一种基于Wi-Fi和视频相结合的低成本跨目
【基金项目】
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国家自然科学基金（61772422、61972316、201180038）； 陕西省国际科技合作计划项目（2019KWZ-05、2020KW-008）；
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基于Wi-Fi信号的无线感知技术具有成本低廉、易于部署、隐私保护性好等优点。其中,手势识别由于其在智能家居和自动驾驶等前沿应用中的广泛需求,逐渐成为物联网领域研究的热点。然而,现有手势识别技术面临跨目标识别精度降低甚至失效的问题,即由于不同用户的身高、体型以及手势习惯等差异,导致利用已训练好的识别模型对新用户进行手势识别时性能大幅下降。针对该问题,本文提出一种基于Wi-Fi和视频相结合的低成本跨目标手势识别系统Wi-Ges,其主要贡献与研究内容为:（1）基于视频的多用户手势Wi-Fi数据生成方法针对跨目标识别模型失效问题,传统方法通过深度学习网络生成大量用户数据,但鲁棒性差、可解释性低。为此,本文利用视频数据生成多用户的手势Wi-Fi数据,通过对少量训练用户的手势视频数据提取高多样性的手势特征,构建网络模型生成大量不同用户的手势Wi-Fi数据,不仅降低了训练数据的收集成本,而且提升了系统的鲁棒性和泛化能力。（2）基于Unet架构的跨目标手势识别模型基于上述生成的多用户Wi-Fi数据进行手势识别,本文进一步考虑真实环境中的多径影响,提出基于Unet架构的跨目标手势识别模型。具体的,通过引入Unet架构建立生成Wi-Fi数据与真实多径环境下Wi-Fi数据的手势特征映射关系,将多径影响滤除,实现高精度的跨目标手势识别。本文通过大量实验,对20个不同用户、10种手势进行识别。最终,Wi-Ges在5、10种手势上的跨目标识别精度分别达到89.30%、84.80%。
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