网格ID:使用直角信号干扰进行基于几拍手指手势的用户识别
Weiling Zheng1, Yu Zhang2, Landu Jiang3
1School of Computing Technologies, RMIT University, 124 La Trobe Street, Melbourne, VIC 3000, Australia.
Sensors (Basel, Switzerland)
|March 28, 2024
概括
MeshID使用无线电频率 (RF) 技术通过手指手势来准确识别用户. 这种新的方法提高了射频信号的灵敏度,使精确的生物识别提取能够改善人机交互.
科学领域:
- 人与计算机的交互
- 信号处理 信号处理
- 生物识别信息 生物识别信息
背景情况:
- 无线电频率 (RF) 技术为人机交互提供无设备传感.
- 基于射频识别的挑战包括低信号分辨率和用户变化.
- 现有的方法与微妙的手指手势和复杂的环境作斗争.
研究的目的:
- 提出MeshID,一种基于射频的新方案,用于使用手指手势准确识别用户.
- 为了提高射频信号的灵敏度,以提取细微的个人生物特征.
- 开发一个强大而高效的几次射击模型再培训框架.
主要方法:
- 使用射频信号干扰来提取速度分布分析 (VDP) 特性.
- 采用第一组件反向模块实施几次射击模型再培训框架.
- 在各种室内环境中进行全面的现实世界实验.
主要成果:
- 在三个室内设置中,MeshID实现了95.17%的平均用户识别准确度.
- 该系统在复杂的环境中表现出高的模型稳定性和性能.
- 在识别准确性和成本效益方面,MeshID的性能优于最先进的方法.
结论:
- MeshID为基于射频的用户识别提供了一个高度准确和具有成本效益的解决方案.
- 速度分布分析 (VDP) 功能提取有效地捕获了微妙的用户生物识别.
- 拟议的短暂学习框架提高了模型的适应性和性能.


