基于卷积神经网络的手势动作雷达识别方法

作     者：王俊 郑彤 雷鹏 张原 樵明朗 WANG Jun;ZHENG Tong;LEI Peng;ZHANG Yuan;QIAO Minglang

作者机构：北京航空航天大学电子信息工程学院北京100083 

基　　金：国家自然科学基金(61501011 61671035)~~ 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2018年第44卷第6期

页      码：1117-1123页

摘      要：随着手势动作识别技术在人机交互、生活娱乐及医疗服务等应用领域的逐步深入,其对非接触、微光条件下的稳健测量与识别能力提出更高要求。针对该问题,研究了一种基于线性调频连续波(LFMCW)雷达距离-多普勒(RD)信息和卷积神经网络(CNN)的典型手势动作识别方法。首先,对于LFMCW雷达回波,通过去斜、快时间域快速傅里叶变换和相干积累,获取手势目标的二维RD像数据;其次,以RD像幅度矩阵作为CNN输入样本,利用2层卷积与池化处理构建特征空间,从而通过全连接与softmax分类器实现对手势动作的有效识别;最后,在此基础上,采用24 GHz工业雷达传感器设计手势测量实验系统,形成关于4种典型手势动作的LFMCW雷达回波数据库。实验结果表明,将24 GHz LFMCW雷达回波RD处理与CNN结合能够实现对典型手势动作的有效识别。

主 题 词：手势动作识别 线性调频连续波(LFMCW)雷达 距离-多普勒(RD) 卷积神经网络(CNN) softmax分类器 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081105[081105] 0802[工学-机械学] 081001[081001] 0825[工学-环境科学与工程类] 081002[081002] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.13700/j.bh.1001-5965.2017.0397

馆 藏 号：203296176...