毫米波雷达手势识别：时空压缩特征与算法优化

本文主要探讨了基于时空压缩特征表示学习的毫米波雷达手势识别算法。首先，作者强调了手势识别在人机交互中的重要性，指出传统的图像视觉和生物信号方法存在局限性，比如光照依赖、隐私问题和使用不便等。毫米波雷达因其独特的优点，如不受光照影响、隐私安全、低能耗和小型化，成为无接触式人机交互的新选择。 毫米波雷达手势识别技术的研究背景和优势在于它能提供稳定的信号，在非视线和遮挡环境下依然能够工作。然而，现有的研究虽然取得了一些成果，例如谷歌Soli项目所展示的原型，但还存在提升空间。具体问题包括如何更有效地利用雷达信号回波信息，提高手势信息的提取精度，增强手势动作的连贯性和流畅性，以及优化雷达信号的角分辨率。 本文的核心贡献在于针对这些挑战，提出了一个基于调频连续波（FMCW）毫米波雷达平台的新型手势识别方法。该方法特别注重数据预处理环节，旨在提高特征的提取和表达能力，以便更好地捕捉和理解用户的复杂手势动作。通过时空压缩特征表示学习，作者期望能够减少数据冗余，提高识别准确性和鲁棒性，从而实现更加精准且便捷的无接触式手势交互体验。 本文的研究不仅关注技术的理论层面，还将理论与实践相结合，试图解决实际应用中的问题，为毫米波雷达手势识别技术的进一步发展提供新的思路和方法。未来的研究可能朝着更高级别的手势理解，甚至多用户协同识别方向发展，推动人机交互技术的革新。