| 基于改进卷积神经网络的RFID单标签非接触手势识别研究 |
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| 引用本文： | 朱飑凯,邓文雯,宋杰,袁纬杰,梁鑫葛,董美亚,刘三满,张倩,赵菊敏.基于改进卷积神经网络的RFID单标签非接触手势识别研究[J].太原理工大学学报,2023(3):534-547. |
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| 作者姓名： | 朱飑凯 邓文雯 宋杰 袁纬杰 梁鑫葛 董美亚 刘三满 张倩 赵菊敏 |
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| 作者单位： | 1. 山西警察学院网络安全保卫系;3. 太原理工大学信息与计算机学院;4. 清华大学软件学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61972273)；;智能警务四川省重点实验室资助项目(ZNJW2022KFZD004)；;山西省高等学校教学改革创新项目； |
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| 摘 要： | 提出基于卷积神经网络的单标签非接触式手势识别系统，在不需要携带任何设备的情况下，利用单标签、单天线实现精准的手势识别。首先，通过人为添加干扰物，读取受多径效应影响的标签相位信号；其次，对标签相位信号进行预处理，选取动态时间规整算法(dynamic time wrapping, DTW)匹配与先验指纹库粗粒度手势识别；最后，将标签相位信号利用马尔可夫变迁场(markov transition field, MTF)生成特征图像，利用IM-AlexNet模型进行深度训练和实验测评。实验结果表明，改进后的模型训练参数减少为初始的7%,且准确率达到96.76%.该系统可大范围扩展，并具有较高的鲁棒性。
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| 关 键 词： | 非接触 单标签 细粒度识别 神经网络 马尔可夫变迁场 |
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