基于CSI的手势识别方法研究

• 作者: 熊小樵 冯秀芳 丁一
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 信道状态信息(CSI) 手势识别 Wi-Fi 主成分分析 小波变换
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 181-187
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2022.01.027

摘要

针对传统手势识别方法中存在的易受环境光线影响、用户需携带设备、部署代价高等不足,提出基于信道状态信息的手势识别方法(HandFi),以空中手写10个阿拉伯数字的独特书写模式引起CSI波形变换为基础,引入衡量当前室内环境变化的指标,来表征室内人数变化时子载波波动程度的变化,使用巴特沃斯低通滤波和主成分分析去噪,并利用小波变换提取手势时频域特征,设计CNN-GRU模型挖掘CSI序列的时空特征,从而实现动态手势识别.运用HandFi在两种环境的实验结果表明,其平均识别准确度均有较大提高.