【摘 要】
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针对传统基于Wi-Fi的身份识别方法手工编码特征效率低、准确率不高的问题,提出一种基于深度学习的非接触式身份识别(WiID)算法。该算法通过分析子载波中信道状态信息数据的空
【机 构】
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郑州大学软件学院,佛山科学技术学院电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61602230)
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针对传统基于Wi-Fi的身份识别方法手工编码特征效率低、准确率不高的问题,提出一种基于深度学习的非接触式身份识别(WiID)算法。该算法通过分析子载波中信道状态信息数据的空间相关性,建立了用于深度学习的输入矩阵;采用二维卷积运算从相邻子载波中提取局部空间特征;构建门限循环单元层,从时间维度对空间特征进行时序建模,完成空间与时间两个维度的步态特征提取,实现端到端的非接触式身份识别,有效减少了数据预处理工作量。实验结果表明,与卷积神经网络和循环神经网络算法相比,该算法识别准确率得到了有效提高;在6种不同的实验场景下,该算法的身份识别准确率介于92.9%～95.6%之间,具有良好的身份识别效果及算法鲁棒性。
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