基于无线信号和改进TCN的手势识别方法

摘要：

针对传统手势识别方法环境适应能力较弱、特征提取能力较差等问题,提出一种基于无线信号和改进时间卷积网络(TCN)的手势识别方法GRT(gesture recognition with improved TCN).将无线信号中提取到的信道状态信息幅值数据使用巴特沃斯低通滤波、离散小波变换以及数据归一化进行预处理,凸显信号特征;对TCN进行改进,设计密集连接结构并优化时间模块,降低网络计算量;引入多输入网络进行训练,深度提取数据中的特征信息并生成模型,实现10种手写阿拉伯数字手势的分类识别.实验结果表明,GRT方法平均识别精度为98.3％,相较其它方法具有更好的识别效果.

关键词：信道状态信息、手势识别、巴特沃斯滤波、离散小波变换、时间卷积网络

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省重点研发计划基金项目201903D121121

在线出版日期：2022-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2317-2324