文件名称:
基于连续图像深度学习的Wi-Fi人体行为识别方法
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-01-13
详细说明：针对基于深度学习的Wi-Fi人体行为识别技术存在抗噪声能力弱、信号尺寸不兼容和特征提取不充分等问题，提出了一种基于连续图像深度学习的识别方法。首先把时变Wi-Fi信号重构为若干个连续图像帧，确保输入尺寸一致；进而设计低秩分解算法，对噪声湮没的关键运动信息进行分离；同时提出一种时间域和空间域信息融合的深度模型，自动捕捉变长图像序列的时空域特征，并在WiAR数据集和自主采集数据集上对所提方法进行验证。实验结果表明，所提方法平均识别精度分别为0.94和0.96，具备普适场景下的高精度和稳健性。
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