[发明专利]一种基于信道状态信息的陌生人手势识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于信道状态信息的陌生人手势识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

(1)首先使用华盛顿大学发布的一款运行于商用802.11n网卡上的工具，该工具运行在Intel5300无线网卡上配备有3根天线的Linux操作系统下，收集基于802.11标准的无线信道状态信息；

(2)将收集到的信息经过预处理操作后提取出对应的90个子载波的信息，并提取出其中的相位信息；

(3)对提取到的子载波中的相位数据做线性变换，分离出其中有效的相位数据；

(4)对经过线性变换后的相位数据做高斯滤波去噪处理；

(5)对经过去噪操作之后的某一个子载波的数据使用改进的滑动四分位距法提取出异常值；

(6)对提取到的异常值数据计算出每组异常数据中的最大波峰的值，并计算出每组异常数据中小波方差的值，将它们作为时域上的特征值；

(7)按照步骤(6)中的方法将剩余数据中的特征值提取出来，形成测试集的特征值数据矩阵；

(8)将作为训练集的特征值数据矩阵中的每个人手势动作的数据分别放入随机森林分类器中进行训练，确保训练集中的不同手势的特征值之间没有交集；

(9)将测试集和训练集特征矩阵带入随机森林分类器中进行分类，通过对陌生人识别准确率的数据折线图，显示实验的结果；

上述步骤(5)其中基于改进算法的滑动四分位距异常值提取算法的计算流程如下：

(5.1)设定滑动窗口的大小为N；

(5.2)将经过从小到大排列后的信号数据进行四等分，提取出其中第3/4位置的数值；

(5.3)在等分的四段数据中，分别计算出每一段的平均值，并将这个平均值与该段数据的中位值进行对比，选择两者中的较大者作为下一步要使用的数值；

(5.4)将上一步得到的每一段的数值与该段的第3/4位置点的数据求和，由此得到该段内的滑动四分位距的上界曲线；

(5.5)选取数值小于1的检验系数，并将它与上界曲线中的数据进行乘法操作，得到改进后的上界曲线；

(5.6)将超过改进后的上界曲线的点视为异常值点并将他们全部提取出来；

包括：原始数据的采集及预处理模块、有效数据去噪模块、手势异常数据提取模块、特征值提取及分类器分类模块；

原始数据的采集模块是通过华盛顿大学开发的CSITools工具来完成的，根据发射天线m和接收天线n的个数形成一个m×n的矩阵，表示收集到的原始数据，其中原始数据中包含了幅值和相位信息；通过原始数据的预处理模块对收集到的原始相位数据进行线性变换来消除信号中原本就具有的显著的噪声，获得有效的相位信息；以相应的数据结构将这些信息存储在matlab软件中的临时数据文件中；

有效数据去噪模块是通过对上一步提取到的有效相位数据进行处理，在去除混杂在其中的噪声的同时，保留不同手势的发出者所具有的区别于他人的特征；

手势异常数据提取模块主要是通过使用通过改进的滑动四分位矩法，从经过去噪处理之后的数据中分离出混杂在其中的手势动作数据；

特征值提取及分类器分类模块包括特征值提取模块和分类器分类模块两部分，特征值提取模块从上一步得到的手势动作数据模块中提取出能够区分不同人做出同种手势动作的一种或几种在时域、频域或时频域上的特征值；分类器分类模块选择能够对不同人的特征值数据进行区分的分类器，并使用该分类器对提取到的所有人的数据通过已经训练出来的训练集特征值进行分类；

所述原始数据的采集及预处理模块实现了所述步骤(1)、步骤(2)和步骤(3)，所述有效数据去噪模块实现了所述步骤(4)，所述手势异常提取模块实现了所述步骤(5)，所述特征值提取及分类器分类模块实现了所述步骤(6)～步骤(9)，其中特征值提取模块实现了步骤(6)，分类器分类模块实现了步骤(7)～步骤(9)。