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基于度量学习的毫米波雷达少样本人体动作识别 被引量：2
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作者 龚树凤 施汉银 +1 位作者 闫鑫悦 吴哲夫 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1921-1930,共10页
针对目前基于毫米波雷达的人体动作识别方法普遍需要大量的样本数据且计算复杂度较高的问题,提出了一种基于度量学习的毫米波雷达少样本人体动作识别方法。该方法首先对采集到的人体动作回波信号进行背景帧差处理得到校准后的帧数据,然... 针对目前基于毫米波雷达的人体动作识别方法普遍需要大量的样本数据且计算复杂度较高的问题,提出了一种基于度量学习的毫米波雷达少样本人体动作识别方法。该方法首先对采集到的人体动作回波信号进行背景帧差处理得到校准后的帧数据,然后对其进行二维傅里叶变换(2D-FFT)获得距离-多普勒图,再对距离-多普勒图基于速度维投影法进行逐帧拼接来构造微多普勒时频谱图(DTM),最后使用基于残差的度量学习原型网络对8类人体动作的微多普勒时频谱图进行训练验证,实现了人体不同动作的识别。实验结果表明,所提方法在只有30个训练样本的情况下,8类动作的平均识别准确率可达到99.05%。 展开更多
关键词 毫米波雷达 人体动作识别 度量学习 背景帧差
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