基于3D卷积神经网络的CSI跨场景手势识别方法

TN99; 手势识别在人机交互中有着广泛的应用前景,近年来随着无线通信与物联网的飞速发展,几乎任何地方都部署了WiFi设备,并涌现了大批关于WiFi信道状态信息(Channel State Information,CSI)的手势识别方法,目前大多数基于CSI手势识别的研究仅针对了已知场景下的手势识别研究,对于未知场景,需要增加未知场景中的新数据进行额外的学习训练,否则识别精度将会大幅下降,限制了其实用性.针对这一问题,提出了一种基于3 D卷积神经网络的CSI跨场景手势识别方法,该系统通过提取与场景无关的特征,并结合3D卷积神经网络学习模型来实现跨场景手势识别,在实验中使用网络公开数据集来验证该方法,结果显示该方法对于6个不同动作手势,在已知场景中的平均识别准确率达到了86.50％,在未知场景中的平均识别准确率达到了84.67％,能够实现跨场景的手势识别.