最新资讯
皇家娱乐 > 最新资讯 > 研究人员教授无线网络至放大器ldquosee 识别手势
研究人员教授无线网络至放大器ldquosee 识别手势
时间: 2018-06-19 浏览次数:14
由于华盛顿大学的一组研究人员正在开发一种技术,关掉电视可能会获得全新的意义。该小组由计算机科学与工程助理教授ShyamGollakota率领,开发了一个...

由于华盛顿大学的一组研究人员正在开发一种技术,关掉电视可能会获得全新的意义。该小组由计算机科学与工程助理教授Shyam Gollakota率领,开发了一个名为wise的系统,该系统使用Wi - Fi中的无线电波来感知人体运动,并检测家庭或办公室内任何地方的指令手势。wise团队的研究成果已提交给ACM第19届移动计算与网络国际会议( Mobicom 13 )。

与Microsoft Kinect等其他机器视觉传感器不同,该系统可以使用已经在室内或办公室环境中的设备创建的Wi - Fi信号来感知室内或办公室环境中的任何位置的手势。用户不需要在最明智的接收者的视线范围内,甚至不需要在同一房间。

Kinect的好处在于它可以在不携带任何东西的情况下进行运动检测,?威斯背后的首席研究人员之一、西泽大学计算机科学和电子工程助理教授什韦塔克·帕特尔在接受Ars的电话采访时说。我们开始看是否有办法在更大范围内实现Kinect的功能,然后开始研究射频。 Wi - Fi的无处不在以及新型MIMO Wi - Fi路由器的多天线特性自然适合这项研究。

wise seevies seeving prositions通过检测人体移动时反射和通过人体的无线电信号的细微变化来实现。改变身体位置或移动手或脚会导致Wi - Fi信号中的小多普勒频移,接收器可以检测到这种频移。另一位为wise作出贡献的西汉特·古普塔说,当Wi - Fi信号击中人体时,“有些被吸收,有些被反射”。反射导致频率非常微妙的变化,以几十赫兹为单位。 Wi - Fi协议通常足够强大,足以处理这些变化,但wise使用它们来检测运动。

wise利用各种算法筛选出设备宽带信号中的正常变化,并校正广播中的正常间隙,从而可以将一系列运动的特征从其余宽带信号中分离出来。古普塔说:「无线网路频道本身就是20兆赫宽。」你不能只看整个光谱就发现2hz细微变化。 wise s检测算法将宽带Wi - Fi频谱分割成小块,并对它们进行处理,以发现隐藏在其中的偏移。

通过使用多天线和具有多输入多输出( MIMO )功能的Wi - Fi接收器,wise可以用空间中其他人群中的天线锁定特定用户。古普塔说:「你可以判断手势来自哪里,是在厨房还是餐厅。」这是划分手势来源的一种方式。和房子不同位置的手势可能意味着不同的东西,也可能局限于用户所在的位置,例如,根据用户所在的房间改变适当的照明。

UW团队将机器学习应用于一系列身体动作的RF特征,以帮助系统将它们识别为与命令相关联的手势。wise在实验中能够以94 %的准确率识别出一组9个手势。Patel说,小组坚持使用九个手势,因为他们第一次使用的简化机器学习过程有限——下一个版本的wise将使用隐马尔可夫模型来寻找手势序列,并允许更大的命令词汇量。Patel说:「我们的目的是将它变成API,让其他研究人员可以建立自己的手势词汇。」

在wise工作的两个研究小组成员从微软研究公司赞助的两个类似项目中获得了经验,这两个项目也使用多普勒频移来检测身体运动。其中一个叫Humantenna,它利用人体在移动时从电噪声和其他背景射频辐射中提取的信号变化来检测手势和动作。另一种是声波,利用扬声器和麦克风检测反射声波中的多普勒频移。

但是这两个先前的项目都要求用户在特定的房间中或者直接在他们正在交互的设备前面。wise可以透过墙壁看到,使得家庭自动化等应用程序以及与媒体和计算设备的常见少数报告式交互更加实用。古普塔说:「我们还没有测试手势辨识的上限。」帕特尔补充说,手势的实际限制取决于信号的熵。它永远不会像Kinect那样光滑而脆。

接下来要解决的一个问题是如何确保安全, sa古普塔。路过你家的人不能挥动双臂打开水壶。目前,在允许命令手势之前,可以通过识别用户的 startup 手势来区分用户。但是这个小组正在研究如何在一个特定的房间或房子的范围内进行地理隔离。

这个故事是由华盛顿大学研究小组提供的额外资料更新的。

Copyright © 2017 皇家娱乐 版权所有