WiGNet:一种适用于无线感知场景的手势识别模型

针对现有 Wi-Fi感知技术的手势识别研究中存在因感知特征辨识度较低及难以提取而导致识别准确率不高的问题,在对感知数据进行多维重构并施以二维离散小波变换的基础上,提出了一种基于卷积神经网络的高精度手势识别模型 WiGNet.首先,在对信道状态信息影响因子分析的基础上,提取振幅数据作为手势识别的基础数据;其次,将感知数据重构为多维矩阵形式,以充分提取手势动作的时空特征;然后,对重构数据在时间和空间维度上进行二维离散小波变换,以实现感知数据的降噪和平滑;最后,使用神经架构搜索技术优化网络深度以及卷积核个数的合理化配置,并提出较好适配重构数据的手势识别模型 WiGNet.实验结果表明:对感知数据进行二维离散小波变换后,特征辨识度和模型整体运算速度均有显著提升;WiGNet在自建数据集上和公共数据集上的平均识别准确率分别达到 98.1％和 96.0％,均优于同类模型.此外,WiGNet 在实现高精度手势识别的同时,还能保持较快运算速度,并兼具一定的鲁棒性.