ミリ波レーダを用いた長距離ジェスチャ認識【JST・京大機械翻訳】

Liu Yu; Wang Yuheng; Liu Haipeng; Zhou Anfu; Liu Jianhua; Yang Ning

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205044201971 整理番号：22P0108955

ミリ波レーダを用いた長距離ジェスチャ認識【JST・京大機械翻訳】

Long-Range Gesture Recognition Using Millimeter Wave Radar

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発行年： 2020年02月06日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年02月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ミリ波(mmWave)ベースのジェスチャ認識技術は,良好な人間コンピュータインタラクション(HCI)経験を提供する。先行研究は近距離ジェスチャ認識に焦点を当てたが,範囲拡張,すなわち,かなりの雑音運動から1メートル以上のジェスチャを認識できない。本論文では,新しいデータ処理法とカスタマイズ人工畳込みニューラルネットワーク(CNN)を利用する長距離ジェスチャ認識モデルを設計した。最初に,ジェスチャを多重反射点に切断し,ジェスチャの詳細を表現する空間時間特徴を抽出した。第二に,抽出された特徴の変化パターンを学習し,認識結果を出力するCNNを設計した。商品mmWaveレーダに実装して提案システムを徹底的に評価した。さらに,提案システムがいくつかの実世界シナリオにおいて実用的であることを実証するためのより広範な評価も提供した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識

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