MetaSketch：基于超材料表面的无线语义分割
信号处理
2021-10-07 v3 图像与视频处理
摘要
语义分割是将图像划分为多个片段以识别人与物体的过程，可广泛应用于医疗健康与安全监控等场景。为避免隐私侵犯，使用射频信号而非图像进行人与物体识别已受到越来越多的关注。然而，利用射频信号进行人与物体识别通常是一种被动的信号收集与分析过程，不改变无线环境，其识别精度受到不可控无线环境中不必要的多径衰落和/或射频收发器间有限独立通道数的严重限制。本文提出 MetaSketch，一种新颖的射频感知系统，通过使无线环境可重构来实现人与物体的语义识别与分割。MetaSketch 中引入了超材料表面，丰富了射频信号所携带的信息。利用压缩感知技术，MetaSketch 重建由人与物体在不同空间点的反射系数构成的点云，并使用对称多层感知机组识别这些点的语义。我们的评估结果表明，MetaSketch 能够生成有利的无线环境并提取精确的点云，在室内空间中以平均低于 1% 的错误率标注各点的语义。
引用
@article{arxiv.2108.06456,
title = {MetaSketch: Wireless Semantic Segmentation by Metamaterial Surfaces},
author = {Jingzhi Hu and Hongliang Zhang and Kaigui Bian and Zhu Han and H. Vincent Poor and Lingyang Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.06456},
year = {2021}
}