【摘 要】
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基于微多普勒雷达的手势识别是通过电磁波捕获人体目标的手势动作,提取其中的微多普勒特征,实现手势识别。它是一种稳健的、非接触式的识别方法,具有受环境条件限制少、隐私泄露风险小以及易于部署到系统中的优点,可以广泛的应用在影音娱乐、智慧家居和辅助驾驶等领域。本文从手势动作的微多普勒特征特征提取的角度出发,提出了两种手势识别的算法。本文主要的研究工作如下:（1）从手势识别任务出发,介绍了实现该任务的相关技
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基于微多普勒雷达的手势识别是通过电磁波捕获人体目标的手势动作,提取其中的微多普勒特征,实现手势识别。它是一种稳健的、非接触式的识别方法,具有受环境条件限制少、隐私泄露风险小以及易于部署到系统中的优点,可以广泛的应用在影音娱乐、智慧家居和辅助驾驶等领域。本文从手势动作的微多普勒特征特征提取的角度出发,提出了两种手势识别的算法。本文主要的研究工作如下:（1）从手势识别任务出发,介绍了实现该任务的相关技术原理。研究了微多普勒雷达的原理、微多普勒特征的分析与提取以及分类模型的结构与识别原理。这些是本文完成手势识别任务的基础。（2）研究了手势信号的采集与预处理,包括设计采集的手势动作类型和实验条件。通过微多普勒雷达建立了样本容量为8000的手势动作数据库。对雷达回波进行短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform,STFT）,获取手势动作的时频谱。利用信号强度分布的差异,去除了时频图中的背景杂波,为接下来的特征提取与分类识别提供了支撑。（3）从人工提取特征的角度出发,针对时频谱图的特点,提出了一种基于方向梯度直方图（Histograms of Oriented Gradients,HOG）特征的识别方法。利用边缘检测的原理来提取手势动作的微多普勒特征。并选用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）作为分类器,以特征数据集为输入,进行分类识别。（4）从自动提取特征的角度出发,结合卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）,利用深度可分离卷积和反向残差块,设计了一种轻量化的识别网络。它在保证识别精度的前提下,有效的减少了网络中参数的数量,降低了对硬件平台的性能要求。基于实测数据的实验结果表明,本文提出的两种手势识别算法均能有效的对手势动作的微多普勒特征进行提取,且具有较高的识别精度。
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