【摘 要】
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新型移动终端的出现促使了更加人机友好的交互方式。近年来,手写识别方法已广泛应用于人机界面的应用。近年来,手写识别方法已广泛应用于各种智能终端。由手写信号源的采集方
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新型移动终端的出现促使了更加人机友好的交互方式。近年来,手写识别方法已广泛应用于人机界面的应用。近年来,手写识别方法已广泛应用于各种智能终端。由手写信号源的采集方式不同,手写识别可分为以下三个类别:基于计算机视觉的手写识别、基于传感器的手写识别和基于无线射频的手写识别。基于视觉的方法难以应用于光线不足以及非视距的环境下,同时可能涉及到隐私的问题;基于无线射频的方法基本是采用昂贵振荡器或专用设备去实现的,成本开销比较大,不利于大规模的部署;基于传感器的方法在部署和高成本方面都有缺点。为了解决这些问题,本文在室内环境下基于现有的无线设备和商用的无线网卡,提出了一个不用携带任何设备(device-free)的利用信道状态信息实现单字母手写识别方案。本文主要工作可分为两部分:(1)第一部分提出了一种基于无线信号时序特征的手写识别方案。首先介绍了原始无线信道状态信息CSI数据采集、CSI数据进行预处理、采用滑动窗口检测算法对CSI序列进行异常检测判断手写动作开始及结束,采用字母独特的波形时序统计作为特征,最后用GMM-HMM训练分类,识别出手写字母;(2)第二部分是对于第一部分中两个方面的改进。对于第三章中手写动作检测方案以及特征选取部分进行优化。在原有的动作检测方案中加入能量等级划分,修正了原始动作检测算法无法辨别大规模动作以及手写动作的缺陷。针对第三章提取的手写字母波形,采用动态时间规整的波形匹配算法进行实时判断手写字母,对系统识别准确率以及效率提高。本文首次在WLAN设备上利用Wi-Fi信号对手写识别进行研究并提出了一个名为Wri-Fi的但字母空中手写识别系统。
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