我们通过 Wi-Fi 可以“看见”你——基于视觉方法的 WiFi 动作识别
计算机视觉与模式识别
2017-04-04 v2
摘要
最近，Wi-Fi 因其无处不在而引起了极大关注，并且受 Wi-Fi 低成本和隐私保护的驱动，研究人员大量探索了其在动作识别乃至人物识别方面的潜力。在本文中，我们对 Wi-Fi 中的这两个主题提供了全面概述。此外，通过从一个前所未有的视角看待这两个主题，我们可以获得通用性，而不是为每个场景设计特定的临时特征。观察到信道状态信息（CSI，从接收到的 Wi-Fi 信号中捕获的细粒度信息）与纹理的极大相似性，我们提出了一种基于计算机视觉方法的全新框架。为了最小化 CSI 中嵌入的位置依赖性的影响，我们提出了一种基于奇异值分解（SVD）的新型去噪方法，以消除背景能量并有效提取人体反射信号的信道信息。通过进行的实验，我们证明了所提方法的可行性和有效性。此外，我们总结了影响性能的因素，并强调了一些需要进一步思考的有前景的问题。
引用
@article{arxiv.1608.05461,
title = {We Can "See" You via Wi-Fi - WiFi Action Recognition via Vision-based Methods},
author = {Jen-Yin Chang and Kuan-Ying Lee and Yu-Lin Wei and Kate Ching-Ju Lin and Winston Hsu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.05461},
year = {2017}
}
备注
10 pages, 10 figures, submit to IEEE Transactions on Multimedia