文献检索-宁波市创意产业特色资源库

限定检索结果

基于小样本学习的毫米波雷达手势识别方法: 收藏
分享
引用; 《传感技术学报》2023年第8期36卷 1235-1242页; 作者：龚树凤李棋斌施汉银林超李翔浙江工业大学信息学院浙江杭州310023 中国通信服务浙江慧展科技公司浙江杭州311215; 针对大部分的手势识别方法在较小样本下可能出现过拟合和训练误差等问题而影响识别精度,提出了一种基于多通道调频连续波(FMCW)毫米波雷达在小样本场景下的手势识别方法。采用FMCW雷达获取前推、后拉、推拉、拉推、快速挥手、快速敲击...; 针对大部分的手势识别方法在较小样本下可能出现过拟合和训练误差等问题而影响识别精度,提出了一种基于多通道调频连续波(FMCW)毫米波雷达在小样本场景下的手势识别方法。采用FMCW雷达获取前推、后拉、推拉、拉推、快速挥手、快速敲击等六类手势的回波信号,首先对各种手势的雷达回波信号进行预处理,然后利用二维傅里叶变换得到手势动作的距离-时间谱图和速度-时间谱图,最后基于度量学习设计了双流度量学习原型网络以提取手势动作的多维特征并实现手势识别。实验结果表明,所设计的双流网络能够在小样本条件下进行手势识别,准确率可达到98.3%。; 来源：详细信息评论

限定检索结果