基于超宽带雷达行走与坐姿运动测量及卷积神经网络的人员身份识别
信号处理
2023-07-19 v1
摘要
本研究提出一种人员身份识别技术，将机器学习与双层卷积神经网络应用于从运动目标人员雷达回波获得的频谱图图像。使用超宽带雷达系统测量了六名参与者的行走和坐姿运动。对雷达信号进行时频分析以生成包含与肢体运动相关的微多普勒分量的频谱图图像。使用带有人员标签的频谱图图像训练卷积神经网络，以实现基于雷达的人员身份识别。通过实验评估人员识别准确率，证明了所提技术的有效性。
引用
@article{arxiv.2008.02182,
title = {Personal Identification Using Ultrawideband Radar Measurement of Walking and Sitting Motions and a Convolutional Neural Network},
author = {Takuya Sakamoto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.02182},
year = {2023}
}
备注
9 pages, 7 figures, and 3 tables