一种基于 UWB 雷达的静态手势分类技术
计算机视觉与模式识别
2024-04-15 v3 人工智能
摘要
我们的论文提出了一种基于 UWB 的静态手势识别鲁棒框架，利用了专有的 UWB 雷达传感器技术。我们进行了广泛的数据收集工作以编制包含五种常用手势的数据集。我们的方法涉及全面的数据预处理流程，涵盖离群值处理、保持纵横比的重缩放以及伪彩色图像变换。CNN 与 MobileNet 模型均在处理后的图像上训练。值得注意的是，我们性能最佳的模型达到了 96.78% 的准确率。此外，我们开发了一个用户友好的 GUI 框架来评估模型的系统资源使用与处理时间，其显示出低内存利用率以及在不到一秒内完成实时任务。本研究标志着在使用 UWB 技术增强静态手势识别方面迈出重要一步，有望在各领域得到实际应用。
引用
@article{arxiv.2310.15036,
title = {A Technique for Classifying Static Gestures Using UWB Radar},
author = {Abhishek Sebastian and Pragna R},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.15036},
year = {2024}
}
备注
This is not a technical research paper, but an excerpt of what was applied during a funded project for the promotion of Open Science