基于雷达微多普勒特征包络的手势识别
信号处理
2019-02-11 v2
摘要
我们提出了一种简单而有效的基于雷达的自动手势识别技术。所提出的技术根据手势的微多普勒特征包络对手势进行分类。这些包络捕捉了不同手部运动之间的差异以及每次手势动作中产生的相应正、负多普勒频率。我们分别检测正、负包络，并形成其增广的特征向量。我们使用 近邻 (NN) 分类器和曼哈顿距离 (L1) 度量，代替欧氏距离 (L2)，以免削弱微小但关键的包络值。结果表明，该方法优于基于主成分分析 (PCA) 的低维表示技术和使用高斯窗傅里叶字典的稀疏重构，并能达到非常高的分类率。
引用
@article{arxiv.1811.12467,
title = {Hand Gesture Recognition based on Radar Micro-Doppler Signature Envelopes},
author = {Moeness G. Amin and Zhengxin Zeng and Tao Shan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.12467},
year = {2019}
}
备注
6 pages, 7 figures, 2019 radar conference