Mänsklig identifiering spelar en viktig roll i samspelet mellan människor och datorer, och många metoder har föreslagits, t.ex. ansiktsigenkänning, gångigenkänning, fingeravtrycksidentifiering osv. Även om dessa metoder kan vara mycket användbara under olika förhållanden, lider de också av vissa brister (t.ex. användarnas integritet, sensorisk täckning). I detta dokument föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt för identifiering av människor, som utnyttjar Wi-Fi-signaler för att möjliggöra icke-inträngande identifiering av människor i hemmiljö. Det är baserat på observationen att varje person har specifik påverkan mönster till den omgivande Wi-Fi-signalen när du rör dig inomhus, om deras kroppsform egenskaper och rörelsemönster. Inverkan kan fångas av Channel State Information (CSI) tidsserie av Wi-Fi. Specifikt, en kombination av Principal Component Analysis (PCA), Diskrete Wavelet Transform (DWT) och Dynamic Time Warping (DTW) tekniker används för CSI vågform-baserad mänsklig identifiering. Vi implementerade systemet i en 6m*5m smart hemmiljö och rekryterade 9 användare för datainsamling och utvärdering. Experimentella resultat visar att identifieringsnoggrannheten är cirka 88,9% till 94,5% när den sökande användaren ställer in ändringar från 6 till 2, visar att den föreslagna mänskliga identifieringsmetoden är effektiv i hemmiljö.
FreeSense kombinerad Principal Component Analysis (PCA), Diskrete Wavelet Transform (DWT), och Dynamic Time Warping (DTW) för att uppnå en nio-användare mänsklig identifiering REF.
FreeSense: Indoor Human Identification with Wi-Fi Signals
{'venue': '2016 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'journal': '2016 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}