論文の概要: Gesture Recognition for FMCW Radar on the Edge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08876v1
- Date: Fri, 13 Oct 2023 06:03:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-16 14:10:28.962449
- Title: Gesture Recognition for FMCW Radar on the Edge
- Title（参考訳）: エッジ上におけるfmcwレーダのジェスチャー認識
- Authors: Maximilian Strobel, Stephan Schoenfeldt, Jonas Daugalas
- Abstract要約: ジェスチャーは5つの特徴の集合によって効率的に特徴付けられることを示す。
リカレントニューラルネットワーク(RNN)ベースのアーキテクチャは、これらの特徴を利用して、5つの異なるジェスチャーを共同で検出し、分類する。
提案システムでは, ホールドアウトテストデータセットにおいて, 98.4%のF1スコアでジェスチャーを認識する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces a lightweight gesture recognition system based on 60
GHz frequency modulated continuous wave (FMCW) radar. We show that gestures can
be characterized efficiently by a set of five features, and propose a slim
radar processing algorithm to extract these features. In contrast to previous
approaches, we avoid heavy 2D processing, i.e. range-Doppler imaging, and
perform instead an early target detection - this allows us to port the system
to fully embedded platforms with tight constraints on memory, compute and power
consumption. A recurrent neural network (RNN) based architecture exploits these
features to jointly detect and classify five different gestures. The proposed
system recognizes gestures with an F1 score of 98.4% on our hold-out test
dataset, it runs on an Arm Cortex-M4 microcontroller requiring less than 280 kB
of flash memory, 120 kB of RAM, and consuming 75 mW of power.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,60GHz帯周波数変調連続波レーダ(FMCW)に基づく軽量なジェスチャー認識システムを提案する。
ジェスチャーは5つの特徴の集合によって効率的に特徴付けられることを示すとともに,これらの特徴を抽出するスリムレーダ処理アルゴリズムを提案する。
従来のアプローチとは対照的に、レンジドップラー画像のような重い2D処理を回避し、代わりに早期のターゲット検出を実行する。
リカレントニューラルネットワーク(RNN)ベースのアーキテクチャは、これらの特徴を利用して、5つの異なるジェスチャーを共同で検出し、分類する。
提案システムでは、F1スコア98.4%の動作をホールトアウトテストデータセットで認識し、280kB以下のフラッシュメモリと120kBのRAMを必要とするArm Cortex-M4マイクロコントローラ上で動作し、75mWの電力を消費する。
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