基于卷积编解码器视觉Transformer的24 GHz多普勒雷达手势识别
信号处理
2022-09-13 v1 机器学习
摘要
结合卷积编码器的 Transformer 近期已被用于基于微多普勒特征的手势识别（HGR）。我们提出了一种基于视觉 Transformer 的架构，用于多天线连续波多普勒雷达接收机的 HGR。所提架构由三个模块组成：卷积编解码器、具有三个 Transformer 层的注意力模块，以及多层感知机。新颖的卷积解码器有助于向注意力模块输入更大尺寸的图像块以改进特征提取。使用对应于工作在 24 GHz 的双天线连续波多普勒雷达接收机的数据集（由 Skaria 等人发布）获得的实验结果证实，所提架构达到了 98.3% 的准确率，大幅超越在该数据集上的现有最优方法。
引用
@article{arxiv.2209.05032,
title = {Vision Transformer with Convolutional Encoder-Decoder for Hand Gesture Recognition using 24 GHz Doppler Radar},
author = {Kavinda Kehelella and Gayangana Leelarathne and Dhanuka Marasinghe and Nisal Kariyawasam and Viduneth Ariyarathna and Arjuna Madanayake and Ranga Rodrigo and Chamira U. S. Edussooriya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.05032},
year = {2022}
}
备注
Accepted to be published in IEEE Sensors Letters, 4 pages