文档名：基于WiFi信号和深度学习的身份识别技术研究
摘要：随着价格低廉WiFi设备的广泛部署,无处不在的WiFi信号在人体感知和身份识别方面得到了应用.现有基于WiFi的人体身份识别大多依赖人的步态特征,需要人在WiFi收发设备间来回走动,这种方法限制了识别的速度、规模和应用场景.针对这一不足,提出了一种静态、非接触式快速人体身份识别方法,首先基于人体生物特征影响的射频信号生成特有的信道状态信息(CSI)指纹,这种静态的特征可以提高多人识别的效率;然后对信号进行数据增强和主成分分析(PCA)以减少训练时间和存储空间;最后将预处理后的数据进行多层深度卷积神经网络(DCNN)处理,提取出辨别性特征并进行身份识别.实验结果表明,所提方法可以在多达35人场景下进行快速识别,平均识别精度为95％,优于现有的方法.
作者：吴哲夫 肖新宇 林超 龚树凤 方路平Author：WUZhefu XIAOXinyu LINChao GONGShufeng FANGLuping
作者单位：浙江工业大学信息工程学院,浙江杭州310023
刊名：传感技术学报 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofSensorsandActuators
年，卷(期)：2023, 36(1)
分类号：TN929
关键词：人体身份识别 信道状态信息 WiFi 深度卷积神经网络
机标分类号：TP391.41TN919-34TP274
在线出版日期：2023年3月23日
基金项目：浙江省自然科学基金项目，浙江省教育厅科研项目基于WiFi信号和深度学习的身份识别技术研究[
期刊论文] 传感技术学报--2023, 36(1)吴哲夫 肖新宇 林超 龚树凤 方路平随着价格低廉WiFi设备的广泛部署,无处不在的WiFi信号在人体感知和身份识别方面得到了应用.现有基于WiFi的人体身份识别大多依赖人的步态特征,需要人在WiFi收发设备间来回走动,这种方法限制了识别的速度、规模和应用场景...参考文献和引证文献
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