公开(公告)号：CN117370840A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311391907.0

申请日：2023-10-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 韩崇 ,  刘立蓉 ,  白维庆 ,  潘翰林 ,  郭剑 ,  孙力娟 ,  王娟

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G01S7/41

Abstract: 本发明属于毫米波雷达和神经网络技术领域，公开了一种基于FMCW雷达多特征矩阵手部模型的手势识别方法，本发明利用特征矩阵对手部模型进行构建，通过毫米波雷达获取动态手势的回波复数信号，再根据傅里叶变换从原始信号中得到距离、多普勒信息，采用峰值选点等方法人为设置阈值得到一定数量的关键点，再对关键点求其角度值，由距离信息、多普勒信息、角度信息共同构建一个多特征矩阵，并将特征矩阵输入到网络中学习。本发明可以在轻量数据以及轻量网络的情况下，提高系统的泛化能力，具有鲁棒性强，稳定性高、实时性和高效性的特点。