使用FSK雷达传感器进行手势识别
Kimoon Yang1,2, Minji Kim1,2, Yunho Jung3,4
1Department Semiconductor Systems Engineering, Sejong University, Gunja-dong, Gwangjin-gu, Seoul 05006, Republic of Korea.
Sensors (Basel, Switzerland)
|January 23, 2024
概括
这项研究引入了一种新的手势识别系统,使用频率转移键 (FSK) 雷达和卷积神经网络 (CNN). 该系统准确地识别各种距离的手势,克服了以前连续波 (CW) 雷达方法的局限性.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 电气工程 电气工程
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 手势识别对于直观的人机交互 (HCI) 至关重要.
- 无线电探测和距离 (RADAR) 传感器在各种环境中提供了对手势传感的稳定性.
- 现有的连续波 (CW) 雷达系统对手势识别有距离限制.
研究的目的:
- 开发一种先进的手势识别系统,能够在不同距离上有效运行.
- 为了解决先前的CW基于雷达的方法固有的距离特定性能问题.
- 为了利用频率转移键化 (FSK) 雷达进行增强的远距离感知手势识别.
主要方法:
- 实施使用频率转换键 (FSK) 雷达技术的手势识别系统.
- 采用卷积神经网络 (CNN) 模型进行复杂的模式分析和识别.
- 在一系列距离上对系统性能进行实验验证.
主要成果:
- 拟议的FSK雷达系统成功执行了手势识别.
- 该系统在30厘米至180厘米的显著范围内表现出有效的操作.
- 在整个测试的距离频谱中,获得了93.67%的整体精度.
结论:
- 基于雷达的FSK手势识别系统在CW雷达方法上提供了显著的改进.
- 该系统能够在各种距离上准确地运行,这提高了其在HCI中的实际应用性.
- 将CNN与FSK雷达集成,为先进的手势识别提供了强大的解决方案.


