【摘 要】
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世界上有数以万计的聋哑人,如果手语能够通过识别技术转化为语音,将极大地促进聋哑人与正常人之间的交流。为了实现手语领域的人机交互,需要设计出一个可以识别多个身体部位的动作系统。本文研究了基于Wi-Fi信道状态信息（Channel State Information,CSI）的手语识别问题,利用商业Wi-Fi设备实现了一个名为WiSign的原型,实现了单词级别和句子级别的手语识别,并在真实的室内环境中
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世界上有数以万计的聋哑人,如果手语能够通过识别技术转化为语音,将极大地促进聋哑人与正常人之间的交流。为了实现手语领域的人机交互,需要设计出一个可以识别多个身体部位的动作系统。本文研究了基于Wi-Fi信道状态信息（Channel State Information,CSI）的手语识别问题,利用商业Wi-Fi设备实现了一个名为WiSign的原型,实现了单词级别和句子级别的手语识别,并在真实的室内环境中评估了它的性能。结果表明,WiSign在识别包含头、臂、手和手指的手语句子时达到了令人满意的准确率。本文的研究内容与贡献包括以下三个方面:1.在单词级别手语识别部分,提出了一种基于功率谱密度（Power Spectral Density,PSD）的手语词分割方法,用于捕获不连续手语词之间的过渡停顿,并将手语句分割成孤立的手语词。本文发现了同一动作高能量谱值波形相似的特点,提出了利用互相关函数来减少在时域分割中,由于“过渡手势”引起的误差的方法。将深度信念网络（Deep Belief Network,DBN）和基于高斯混合分布的隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model,HMM）相结合。这是一种对时间和空间信息进行特征提取和分类的方法。该混合模型在不同的操作环境下,在多个层次上提取有效的特征,避免了人工经验选择的不合适的特征。2.在句子级别的手语识别部分,提出使用CCA-HAN框架,绕过时域分割,从而不需要对“过渡手势”进行去除。通过采用注意力模型,自动提取关键性的手语动作特征,并且缩小手语单词的one-hot向量与CSI数据的语义差距,提升了手语识别准确度。3.本文用商业WiFi设备实现了一个WiSign的原型,并在真实的室内环境中评估了它的性能。实验结果表明,在不同的环境下,在单词级别手语识别部分（或在句子级别手语识别部分）,一人的个性化模型的准确率高达92%和87%（或95%和87%）,三十人的通用模型的准确率为69%（或65%）。
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