研究目的
利用多普勒雷达测量的微多普勒特征，通过深度卷积神经网络（DCNN）识别人手手势的可行性研究。
研究成果
所提出的方法在十种手势分类中达到了85.6%的准确率，在七种手势分类中达到了93.1%的准确率。该研究表明，使用微多普勒特征与深度卷积神经网络进行手势识别是可行的，不过还需要进一步研究来解决因环境和用户差异导致的特征变化问题。
研究不足
该研究在受控环境中对单一参与者进行。观察到由于不同方位角和与雷达的距离导致的微多普勒特征变化，表明在非受控环境中可能存在挑战。
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 美国伊利诺伊州芝加哥（2019.6.16-2019.6.21）] 2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 一步共蒸发超薄Cu(In,Ga)Se?太阳能电池的室温光致发光研究
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[2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 美国伊利诺伊州芝加哥（2019.6.16-2019.6.21）] 2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 一步共蒸发超薄Cu(In,Ga)Se?太阳能电池的室温光致发光研究
DOI：10.1109/PVSC40753.2019.8980832
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
本文研究了利用多普勒雷达测量的微多普勒特征结合深度卷积神经网络（DCNN）识别人类手势的可行性?；诶状锏氖质剖侗鹂捎τ糜诘缙骺刂?。与光学识别系统相比，雷达不受光照条件限制且便于嵌入式安装。我们仅通过频谱图中的微多普勒特征（不含距离信息）对十种不同手势进行分类，这些手势包括：从左向右滑动、从右向左滑动、顺时针旋转、逆时针旋转、推按、双次推按、握持和双次握持。通过多普勒雷达测量这些手势并分析其频谱图后，采用DCNN对频谱图进行分类——其中90%数据用于训练，剩余10%用于验证。经五折交叉验证，该方法分类准确率达85.6%；当仅识别七种手势时，准确率提升至93.1%。
作者：
YOUNGWOOK KIM，BRIAN TOOMAJIAN
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