基于毫米波雷达传感器RAI图像的手势识别方法

作     者：许妍 常俊 吴彭 罗金燕 王义元 Xu Yan;Chang Jun;Wu Peng;Luo Jinyan;Wang Yiyuan

作者机构：云南大学信息学院昆明650500 云南省高校物联网技术及应用重点实验室昆明650500 

出 版 物：《电子测量技术》 (Electronic Measurement Technology)

年 卷 期：2023年第46卷第6期

页      面：15-22页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(61562090) 云南大学研究生实践创新基金(2021Y190)项目资助 

主　　题：手势识别 毫米波传感器 距离角度图像 残差注意力 卷积神经网络 

摘      要：针对现有的手势识别方法存在数据集过少、利用特征信息较少和神经网络部分提取信息不充分的问题,提出一种基于毫米波雷达传感器RAI图像的手势识别方法。首先使用TI公司的IWR1443毫米波雷达传感器采集10类手势数据构建数据集,再通过对手部反射的雷达信号进行时频分析,获取固定帧数的RDI和RAI。为了充分提取手势特征并精确分类,在卷积神经网络基础上,引入了残差块和通道注意力块。实验结果表明,相较其他特征如RDI,RAI能更准确的表征手势,所提出的网络相比于CNN方法准确率提高了12.72%,相比于VGG16-Net和单参数VGG16-Net方法准确率提高了8.93%与10.41%,参数量降低了90.68%,时间复杂度降低了17.2%。