基于CNN和超声传感的手势识别及辅助身份认证

张梦欢; 王亚刚

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基于CNN和超声传感的手势识别及辅助身份认证

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基于超声波的非接触式传感扩展了移动设备的交互范围,提出了一种超声传感系统,它可以在多种表面材料上工作,只需要一对声音收发器。该系统使用了多普勒频移和信道脉冲响应来捕捉微妙的手部动作;然后通过卷积神经网络(CNN)从测量的信号数据中提取判别特征,形成对用户手势动作进行识别和身份验证的超声传感系统。在智能手机上实现了超声传感系统,并进行了大量的真实环境实验来评估其性能。实验结果表明:仅使用一个收发器对,它的性能可以与多收发器对实现相媲美;还可以用于多种材料表面,且不需要捕获用户的生物信息即可对用户手势识别,以及辅助身份验证的准确性超过96%。

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来源
《传感器与微系统》 |2022年第5期|110-113|共5页
作者
张梦欢; 王亚刚;
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作者单位

西安邮电大学计算机学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
手势识别; 超声波传感; 卷积神经网络; 辅助身份认证;

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