基于毫米波雷达传感器RAI图像的手势识别方法

来源：电子测量技术杂志2023年第6期北京时间：

作者：许妍，常俊，吴彭，罗金燕，王义元

单位：1.云南大学信息学院 昆明 650500; 2.云南省高校物联网技术及应用重点实验室 昆明 650500

摘要：针对现有的手势识别方法存在数据集过少、利用特征信息较少和神经网络部分提取信息不充分的问题，提出一种基于毫米波雷达传感器 RAI图像的手势识别方法。首先使用TI公司的IWR1443毫米波雷达传感器采集10类手势数据构建数据集，再通过对手部反射的雷达信号进行时频分析，获取固定帧数的 RDI和RAI。为了充分提取手势特征并精确分类，在卷积神经网络基础上，引入了残差块和通道注意力块。实验结果表明，相较其他特征如RDI，RAI能更准确的表征手势，所提出的网络相比于CNN方法准确率提高了12.72%，相比于VGG16-Net和单参数VGG16-Net方法准确率提高了8.93%与10.41%，参数量降低了90.68%，时间复杂度降低了17.2%。

关键词：手势识别;毫米波传感器;距离角度图像;残差注意力;卷积神经网络

基金资助：国家自然科学基金 (61562090)、云南大学研究生实践创新基金(2021Y190)项目资助