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基金项目:
国家自然科学基金资助项目(61972273)；智能警务四川省重点实验室资助项目(ZNJW2022KFZD004)；教育部创新基金(2019J02009)；山西省科技厅应用基础研究计划(202303021211339)；山西省高等学校教学改革创新项目；山西警察学院教改项目；山西警察学院创新团队资助
分类号:
TP393
DOI:
10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2023.03.0017
期刊号:
2023,54(03)
收稿日期:
修回日期:
| 通讯作者 | 单位 |
| 朱飑凯 | 山西警察学院网络安全保卫系；智能警务四川省重点实验室 |
摘要:
提出基于卷积神经网络的单标签非接触式手势识别系统，在不需要携带任何设备的情况下，利用单标签、单天线实现精准的手势识别。首先，通过人为添加干扰物，读取受多径效应影响的标签相位信号；其次，对标签相位信号进行预处理，选取动态时间规整算法(dynamic time wrapping，DTW)匹配与先验指纹库粗粒度手势识别；最后，将标签相位信号利用马尔可夫变迁场(markov transition field，MTF)生成特征图像，利用IM-AlexNet模型进行深度训练和实验测评。实验结果表明，改进后的模型训练参数减少为初始的7%，且准确率达到96.76%.该系统可大范围扩展，并具有较高的鲁棒性。
关键字:
非接触；单标签；细粒度识别；神经网络；马尔可夫变迁场