用于基于 FMCW 雷达的手势识别的高效卷积神经网络
人机交互
2019-08-29 v1 信号处理
摘要
FMCW 雷达可以检测物体的距离、速度和到达角，其优势是对恶劣天气具有鲁棒性，且具有良好的距离分辨率和速度分辨率。在本文中，我们将 FMCW 雷达视为笔记本电脑上的一种新型交互界面。我们将物体的距离、速度和方位角信息序列合并为单一输入，然后输入到卷积神经网络中以学习空间和时间模式。我们的模型在测试集和实时测试中均达到了 96% 的准确率。
引用
@article{arxiv.1908.10560,
title = {Efficient Convolutional Neural Network for FMCW Radar Based Hand Gesture Recognition},
author = {Xiaodong Cai and Jingyi Ma and Wei Liu and Hemin Han and Lili Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.10560},
year = {2019}
}
备注
Poster in Ubicomp 2019