【摘 要】
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手势识别作为人机交互的重要组成部分,广泛用于智能家居和虚拟现实等领域。基于可穿戴传感器的手势识别方法存在设备昂贵、暴露隐私等问题。因此无需佩戴任何硬件设备、无需考虑光照条件且成本低廉的手势识别技术备受关注。论文聚焦于方向敏感的手势识别方法,主要工作可概括为:首先,提出Hampel滤波和滑动均值滤波结合的噪声消除方法,对接收端CSI数据进行异常值检测和移除,并对其结果进行降噪。其次,提出手势自动检测
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手势识别作为人机交互的重要组成部分,广泛用于智能家居和虚拟现实等领域。基于可穿戴传感器的手势识别方法存在设备昂贵、暴露隐私等问题。因此无需佩戴任何硬件设备、无需考虑光照条件且成本低廉的手势识别技术备受关注。论文聚焦于方向敏感的手势识别方法,主要工作可概括为:首先,提出Hampel滤波和滑动均值滤波结合的噪声消除方法,对接收端CSI数据进行异常值检测和移除,并对其结果进行降噪。其次,提出手势自动检测与动态分割方法。先通过差分动态阈值完成手势检测,然后通过手势动态缩放矫正算法调整已检测手势的起止点,以确保手势样本的准确性和多样性。此外,根据菲涅尔区模型原理对手势样本进行动作特征分析。再次,提出基于SVM的非法数据判定算法,滤除异常手势信息。将判定为合法数据的CSI数据输入到深度神经网络进行特征提取和分类。最后,在室内环境中进行了充分实验,并对实验结果进行分析。结果表明,论文提出的方法对空间多方向的同一手势平均识别精度可达84%。
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