USING A MACHINE-LEARNED MODULE FOR RADAR-BASED GESTURE DETECTION IN AN AMBIENT COMPUTER ENVIRONMENT

Techniques and apparatuses are described that generate radar-based gesture detection events in an ambient compute environment. Compared to other smart devices that rely on a physical user interface, a smart device (104) with a radar system (102) can support ambient computing by providing an eye-free interaction and less cognitively demanding gesture-based user interface. The radar system (102) uses an ambient-computing machine-learned module (222) to quickly recognize gestures performed by a user up to at least two meters away. To improve the false positive rate, the radar system (102) also includes a gesture debouncer (224), which evaluates class probabilities generated by the ambient-computing machine-learned module. In particular, the gesture debouncer recognizes a gesture if a probability of a gesture class if greater than a first threshold for one or more consecutive frames. The first threshold is determined to balance recall and false positive performance of the radar system (102). Sont décrits des techniques et des appareils qui génèrent des événements de détection de geste sur la base d'un radar dans un environnement d'informatique ambiante. Par comparaison avec d'autres dispositifs intelligents qui reposent sur une interface utilisateur physique, un dispositif intelligent (104) avec un système radar (102) peut prendre en charge l'informatique ambiante en fournissant une interaction sans regard et une interface utilisateur basée sur un geste moins exigeante sur le plan cognitif. Le système radar (102) utilise un module appris par machine d'informatique ambiante (222) pour reconnaître rapidement des gestes effectués par un utilisateur jusqu'à au moins deux mètres de distance. Pour améliorer le taux de faux positifs, le système radar (102) comprend également un dispositif de décalage de geste (224), qui évalue des probabilités de classe générées par le module appris par machine d'informatique ambiante. En particulier, le dispositif de décalage de geste reconnaît un geste si une probabilité d'une classe de geste est supérieure à un premier seuil pour une ou plusieurs trames consécutives. Le premier seuil est déterminé pour équilibrer le rappel et les performances de faux positifs du système radar (102).