RFexpress! - 利用无线网络边缘进行基于射频的情感感知

我们提出了 RFexpress!，这是首个基于网络边缘的系统，通过无设备活动识别（DFAR）从运动、手势和姿态中识别情感。随着物联网的普及，无线接入点也以越来越密集的规模部署。具体而言，这包括车载节点（车内 WiFi 或蓝牙）、办公室（Wlan APs、WiFi 打印机或投影仪）和私人室内领域（家庭 WiFi mesh、无线媒体访问），以及公共空间（城市/开放 WiFi、咖啡馆、购物场所）。在此类边缘设备上处理射频波动，能够实现环境感知。在本文中，我们聚焦于在真实环境中从无线网络边缘的射频波动中区分人类的中性与激动情绪状态。具体而言，该系统能够在车载环境中检测危险驾驶行为，以及在室内环境中识别愤怒对话。我们还研究了基于边缘的 DFAR 情感与活动识别系统在咖啡馆、商场、户外和办公空间等真实环境中的有效性。我们测量了这些环境在不同日期和时间的无线电特性，并分析了信噪比（SNR）变化对 DFAR 情感与活动识别准确率的影响。在一项包含 5 名受试者的案例研究中，我们随后通过推导出活动与情感识别结果不再可靠的临界 SNR 值，探索了基于边缘的 DFAR 的极限。在分别包含 8 名和 5 名受试者的案例研究中，对于野外（非实验室嘈杂环境和非脚本化的自然个体行为模式）的车载和固定无线网络边缘，该系统进一步分别实现了 82.9% 和 64% 的识别准确率。