基于最大瞬时多普勒频率特征曲线匹配的臂部运动分类
信号处理
2019-11-12 v1
摘要
利用射频（RF）传感模态进行手与臂部手势识别在人机接口与智能环境中具有重要价值。本文采用曲线匹配技术度量对应于不同臂部手势的最大瞬时多普勒频率之间的相似性。具体而言，我们同时应用Fréchet距离与动态时间规整（DTW）距离，其与欧氏（L2）和曼哈顿（L1）距离不同，在判定两条曲线相似或不相似时会同时考虑点的位置与顺序。研究表明，在最近邻（NN）分类器下，使用DTW方法替代L2与L1距离可获得改进的臂部手势分类效果。
引用
@article{arxiv.1911.03471,
title = {Arm Motion Classification Using Curve Matching of Maximum Instantaneous Doppler Frequency Signatures},
author = {Moeness G. Amin and Zhengxin Zeng and Tao Shan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.03471},
year = {2019}
}
备注
6 pages, 7 figures, 2020 IEEE radar conference. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1910.11176