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Radar Micro-Doppler Signature Analysis and Its Application on Gait Recognition

机译：雷达微多普勒签名分析及其在步态识别中的应用

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Micro-Doppler signature (mDS) was often utilized for radar target recognition in literature. Most existing approaches focus on extracting visual features for human operators. In this paper, we provide a complete solution to gait recognition using radar micro-Doppler analysis. Gait recognition is challenging due to the time-varying nature of micro-Doppler signature and the small differences of human gaits among different people. To align two mDSs in time, we propose to utilize dynamic time warping (DTW). To uncover the tiny differences among people, we propose to treat the distances of a sample to all gallery samples as the feature vector, and classify it using a support vector machine. To evaluate the performance of the proposed approach, we create an mDS-gait database. On this database, the proposed approach demonstrates superior performance compared with existing ones.
机译：文献中经常使用微多普勒签名（mDS）进行雷达目标识别。现有的大多数方法集中于为操作员提取视觉特征。在本文中，我们提供了使用雷达微多普勒分析进行步态识别的完整解决方案。步态识别具有挑战性，这是因为微多普勒信号的时变性质以及不同人群之间的人类步态差异很小。为了及时对齐两个mDS，我们建议利用动态时间规整（DTW）。为了揭示人与人之间的微小差异，我们建议将样本到所有画廊样本的距离视为特征向量，并使用支持向量机对其进行分类。为了评估所提出方法的性能，我们创建了一个mDS步态数据库。在该数据库上，与现有方法相比，所提出的方法表现出卓越的性能。

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