基于毫米波雷达的手势识别算法

基于毫米波的手势识别技术提供了良好的人机交互体验。先前的工作专注于近距离手势识别，但在范围扩展方面不够，即他们无法识别距离相当大的噪声运动超过一米的手势。在本文中，我们利用一种新的数据处理方法和定制的人工卷积神经网络（CNN）设计了一个远程手势识别模型。首先，我们将手势分解为多个反射点，并提取它们的时空特征来描述手势的细节。其次，我们设计了一个CNN来分别学习提取特征的变化模式并输出识别结果。我们通过在商品毫米波雷达上实施，对我们提出的系统进行了全面评估。此外，我们还提供了更广泛的评估，以证明所提出的系统在几个现实世界场景中是实用的。