I detta dokument föreslår vi WifiU, som använder kommersiella Wi-Fi-enheter för att fånga finkorniga gångmönster för att känna igen människor. Intuitionen är att på grund av skillnaderna i gångar av olika människor, den WiFi-signal som återspeglas av en gående människa genererar unika variationer i Channel State Information (CSI) på WiFi-mottagaren. För att profilera mänskliga rörelser med hjälp av CSI använder vi signalbehandlingstekniker för att generera spektrogram från CSI-mätningar så att de resulterande spektrogramen liknar dem som genereras av särskilt utformade Dopplerradarer. För att extrahera funktioner från spektrogram som bäst kännetecknar gångmönstret utför vi autokorrelering på bröstkorgsreflektionen för att avlägsna defekter i spektrogram. Vi utvärderade WifiU på ett dataset med 2 800 gångfall samlade från 50 människor som gick i ett rum med en yta på 50 kvadratmeter. Experimentella resultat visar att WifiU uppnår topp-1, topp-2 och topp-3 noggrannheter på 79,28 %, 89,52 % respektive 93,05 %.
WifiU presenterades för att konstruera gångprofiler för olika personer som använder de unika variationerna i CSIs REF.
Gait recognition using wifi signals
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 2016 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}