ABSTRACT I detta dokument föreslår vi ett mikrohandsgesterkännande system och metoder med ultraljudsaktiv avkänning. Detta system använder mikrodynamiska handgester för igenkänning för att uppnå människa-datorinteraktion (HCI). Det implementerade systemet, som kallas handultrasonisk gest (HUG), består av ultraljudsaktiv avkänning, pulserad radarsignalbehandling och tidsföljdsmönsterigenkänning genom maskininlärning. Vi antar lägre frekvens (300 kHz) ultraljud aktiv avkänning för att få hög upplösning räckvidd-Doppler bildfunktioner. Med hjälp av högkvalitativa sekventiella intervall-Doppler funktioner, föreslår vi en stat-övergång-baserad dold Markov modell för gest klassificering. Denna metod uppnår en igenkänning noggrannhet på nästan 90% genom att använda symboliserade range-Doppler funktioner och avsevärt minskar beräknings komplexitet och strömförbrukning. Dessutom, för att uppnå högre klassificeringsnoggrannhet, använder vi en end-to-end neural nätverksmodell och få en igenkänningsnoggrannhet på 96,32%. Förutom offlineanalys släpps en realtidsprototyp för att verifiera vår metods potential för tillämpning i den verkliga världen. INDEX TERMS Ultrasonisk aktiv avkänning, avstånd-Doppler, micro hand gest igenkänning, dold Markov modell, neurala nätverk.
Nyligen, Sang et al. REF använde mikrodynamiska handgester för igenkänning för att förverkliga interaktion mellan människor och datorer.
Micro Hand Gesture Recognition System Using Ultrasonic Active Sensing
{'venue': 'IEEE.Access. 6(2018)49339-49347', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}