文档名：基于小样本学习的毫米波雷达手势识别方法
摘要：针对大部分的手势识别方法在较小样本下可能出现过拟合和训练误差等问题而影响识别精度,提出了一种基于多通道调频连续波(FMCW)毫米波雷达在小样本场景下的手势识别方法.采用FMCW雷达获取前推、后拉、推拉、拉推、快速挥手、快速敲击等六类手势的回波信号,首先对各种手势的雷达回波信号进行预处理,然后利用二维傅里叶变换得到手势动作的距离-时间谱图和速度-时间谱图,最后基于度量学习设计了双流度量学习原型网络以提取手势动作的多维特征并实现手势识别.实验结果表明,所设计的双流网络能够在小样本条件下进行手势识别,准确率可达到98.3％.
作者：龚树凤 李棋斌 施汉银 林超 李翔 Author：GONGShufeng LIQibin SHIHanyin LINChao LIXiang
作者单位：浙江工业大学信息学院,浙江杭州310023中国通信服务浙江慧展科技公司,浙江杭州311215
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2023, 36(8)
分类号：TN957.52
关键词：毫米波雷达 手势识别 小样本学习 原型网络
Keywords：millimeterwaveradar gesturerecognition few-shotlearning prototypicalnetworks
机标分类号：TP391TN957.51TP181
在线出版日期：2023年10月13日
基金项目：浙江省自然科学基金重点项目，浙江省教育厅科研项目，教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目基于小样本学习的毫米波雷达手势识别方法[
期刊论文] 传感技术学报--2023, 36(8)龚树凤 李棋斌 施汉银 林超 李翔针对大部分的手势识别方法在较小样本下可能出现过拟合和训练误差等问题而影响识别精度,提出了一种基于多通道调频连续波(FMCW)毫米波雷达在小样本场景下的手势识别方法.采用FMCW雷达获取前推、后拉、推拉、拉推、快速挥手、...参考文献和引证文献
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