基于Wi-Fi信号和多分类器的身份识别方法  

作　　者：李翔宇 

机构地区：[1]闽江师范高等专科学校,福建福州350108

出　　处：《江西电力职业技术学院学报》2023年第11期13-15,共3页Journal of Jiangxi Vocational and Technical College of Electricity

基　　金：2021年福建省教育厅中青年科研项目“基于CNN-LSTM和CSI信号的手势身份识别方法研究”(课题编号:JAT210826)。

摘　　要：随着人机交互应用的不断普及,人机交互中的人体身份识别问题日益凸显。传统的身份识别方法,如基于视觉、基于传感器、基于指纹等方法,存在设备成本高、易受光照影响、侵犯用户隐私等问题。基于此,提出了一种基于Wi-Fi信号和多分类器的身份识别方法(Identification Method based on Wi-Fi signal and Multi-classifier,IMWM)。该方法先采集用户手势动作下的信道状态信息(Channel State Information,CSI),然后对CSI数据进行预处理,获得用户身份特征数据,最后利用特征数据构建多分类器的身份识别模型实现用户身份识别。实验结果表明,IMWM模型在预定义手势和未预定手势的身份识别中,身份识别率均高于LSTM、GRU和Widar3.0模型,同时模型的鲁棒性也优于后者。

关 键 词：Wi-Fi信号 手势 多分类器 身份识别 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]