基于双视角时序特征融合的毫米波雷达手势数字识别研究

摘要：

疫情常态化背景下,非接触式人机交互在医疗、健康领域蕴藏着巨大的应用前景,其中利用手势识别方法实现非接触式的仪器操控逐渐成为研究热点.对此,该文提出一种利用毫米波雷达双视角时序特征融合来实现手势数字识别的方法,以提高手势识别的鲁棒性和准确性.首先,该文同步采集正面、侧面视角的毫米波雷达手势数字0～9的时序回波数据;接着,对各视角的数据进行预处理,实现杂波抑制、数据压缩;随后提取两方向的距离、速度的时序特征,并就特征的时间相关性构建嵌入注意力机制的双视角时序特征融合网络(ADVFNet);最后,基于实测数据集完成了网络训练、时序特征融合、手势数字识别等步骤.实验结果表明,本文所提方法在实测数据集上识别准确率达到95%,网络收敛速度快、模型泛化能力好,与现有方法相比具有一定优势,为后续毫米波雷达人机交互提供了新思路.

关键词：毫米波雷达、手势识别、双视角融合网络、注意力机制

所属期刊栏目：45

分类号：TN951

在线出版日期：2023-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2134-2143