【摘 要】
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近年来,手势识别技术在智能家居、智能驾驶、智能穿戴和智慧医疗等领域有着非常广泛的应用。当前,基于传感器的识别方法需要用户严格地按照要求时刻佩戴检测设备,在日常工作中极为不便;基于计算机视觉的识别方法对光照的依赖性较高,并且极易对用户的隐私构成威胁。因此,基于Wi Fi信号的识别方法因其具有部署成本低、保护用户隐私和不受光照影响等优势从多种手势识别方法中脱颖而出,在未来具有巨大的发展潜力和商业价值。
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近年来,手势识别技术在智能家居、智能驾驶、智能穿戴和智慧医疗等领域有着非常广泛的应用。当前,基于传感器的识别方法需要用户严格地按照要求时刻佩戴检测设备,在日常工作中极为不便;基于计算机视觉的识别方法对光照的依赖性较高,并且极易对用户的隐私构成威胁。因此,基于Wi Fi信号的识别方法因其具有部署成本低、保护用户隐私和不受光照影响等优势从多种手势识别方法中脱颖而出,在未来具有巨大的发展潜力和商业价值。本论文以Wi Fi信道状态信息为基础,并结合了高效的物理模型和深度神经网络实现了室内人员的手势识别,解决了当前的感知模型对手势估计不准确、特征提取效率低以及手势识别技术难以拓展到移动端等问题,主要工作内容体现在如下几个方面:（1）为了能够精准地估计手势的变化,本文推导了基于CSI的手势识别模型。首先根据Wi Fi信号的传播特性建立了以收发机为焦点的CSI菲涅耳区模型;然后通过CSI商模型消除了相位误差和大部分环境噪声,从而将手势的动态变化转化为了CSI商在复平面中的变化;最后采用了Hampel滤波器消除了异常值,并结合了离散小波变换消除了硬件噪声的干扰。实验证明,该模型揭示了手指的细微运动与CSI波动形式之间的精确关系。（2）为了能够实现精准的手势识别,本文利用建立的深度神经网络,从所有通信链路的子载波信息中提取了能够准确描述手势类别的特征值。首先将手势样本规范化处理,统一输入格式;然后将预处理后的CSI信息输入多尺度卷积网络提取空间特征,同时采用跨通道交互注意力机制优化特征提取的过程;最后在采用LSTM提取时域特征的同时,通过编解码结构对特征进行筛选,并结合了自注意力机制和短路连接提高模型的特征提取能力。实验证明,该方法能够达到96.7%的识别精度。（3）为了能够使手势识别技术扩展到移动端设备,本文提出了一种基于知识蒸馏的手势识别方法。首先采用了主成分分析和局部异常因子算法自适应地分割出动态手势,消除冗余的静态分量;然后采用了Efficient Net-GRU模型挖掘连续手势图像片段的时空特征;最后通过模型蒸馏来完成知识迁移,提高学生模型的识别精度。实验证明,该方法能够使轻量化的学生模型的识别精度达到94.2%,有效地提高手势的检测效率。本论文总共有图70幅,表11个,参考文献85篇。
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