基于连续图像深度学习的Wi-Fi人体行为识别方法.pdf

基于连续图像深度学习的Wi-Fi人体行为识别方法 本文中，作者提出了基于连续图像深度学习的Wi-Fi人体行为识别方法，旨在解决现有的基于深度学习的Wi-Fi人体行为识别技术存在的抗噪声能力弱、信号尺寸不兼容和特征提取不充分等问题。 作者将时变Wi-Fi信号重构为若干个连续图像帧，确保输入尺寸的一致性。这一步骤对于后续的图像识别和特征提取非常重要。 接下来，作者设计了一种低秩分解算法，用于对噪声湮没的关键运动信息进行分离。这种方法可以有效地去除噪声对信号的影响，提高了识别的准确性。 此外，作者还提出了一个时间域和空间域信息融合的深度模型，用于自动捕捉变长图像序列的时空域特征。这一步骤对于识别人体行为的准确性至关重要。 在实验部分，作者在WiAR数据集和自主采集数据集上对所提方法进行了验证。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。 本文中提出的基于连续图像深度学习的Wi-Fi人体行为识别方法可以解决现有的基于深度学习的Wi-Fi人体行为识别技术存在的问题，具有高精度和稳健性，可以广泛应用于各个领域。 深度学习在Wi-Fi人体行为识别中的应用 深度学习是一种机器学习方法，通过对大量数据的学习，可以自动地学习和提取特征。深度学习在Wi-Fi人体行为识别中的应用可以分为两个阶段：特征提取和行为识别。 在特征提取阶段，深度学习模型可以自动地从Wi-Fi信号中提取特征，例如时间域特征和频域特征。这些特征可以用于描述人体行为的特点。 在行为识别阶段，深度学习模型可以根据提取的特征来识别人体行为。例如，可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）来识别人体行为。 Wi-Fi信号在人体行为识别中的应用 Wi-Fi信号是一种常见的无线通信技术，广泛应用于各个领域。然而，Wi-Fi信号也可以用于人体行为识别。通过对Wi-Fi信号的分析，可以提取人体行为的特征，例如手势、姿势和 hoạt动模式。 Wi-Fi信号在人体行为识别中的应用包括两个方面：一是使用Wi-Fi信号来检测人体行为，例如使用Wi-Fi信号来检测人体的姿势和活动模式；二是使用Wi-Fi信号来识别人体行为，例如使用Wi-Fi信号来识别人体的手势和活動模式。 低秩分解在Wi-Fi人体行为识别中的应用 低秩分解是一种常见的信号处理技术，用于对信号进行降维和去噪。低秩分解在Wi-Fi人体行为识别中的应用可以用于对Wi-Fi信号进行降维和去噪，提高了识别的准确性。 低秩分解可以将Wi-Fi信号分解为低秩矩阵和噪声矩阵，从而可以对信号进行去噪和降维。低秩分解在Wi-Fi人体行为识别中的应用可以提高识别的准确性和稳健性。 结论 本文中提出的基于连续图像深度学习的Wi-Fi人体行为识别方法可以解决现有的基于深度学习的Wi-Fi人体行为识别技术存在的问题，具有高精度和稳健性。深度学习、Wi-Fi信号和低秩分解技术在人体行为识别中的应用可以提高识别的准确性和稳健性，广泛应用于各个领域。