Fugu-MT 論文翻訳(概要): Time-Frequency Analysis of Variable-Length WiFi CSI Signals for Person Re-Identification

論文の概要: Time-Frequency Analysis of Variable-Length WiFi CSI Signals for Person Re-Identification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09045v1
Date: Fri, 12 Jul 2024 07:10:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-16 00:26:50.014792
Title: Time-Frequency Analysis of Variable-Length WiFi CSI Signals for Person Re-Identification
Title（参考訳）: 人物再同定のための可変長WiFi CSI信号の時間周波数解析
Authors: Chen Mao, Chong Tan, Jingqi Hu, Min Zheng,
Abstract要約: 人物再識別(ReID)は、セキュリティ検出や数え方において重要な役割を果たす。本文では, 歩行者の特徴を識別するための基礎として, WiFi信号のマルチパス伝搬特性を活用する, WiFiチャネル状態情報(CSI)を用いた手法を紹介する。本稿では、WiFi信号の周波数領域における時間領域の振幅と位相を解析し、可変長データを処理できる2ストリームネットワーク構造を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3743041904085125
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Person re-identification (ReID), as a crucial technology in the field of security, plays an important role in security detection and people counting. Current security and monitoring systems largely rely on visual information, which may infringe on personal privacy and be susceptible to interference from pedestrian appearances and clothing in certain scenarios. Meanwhile, the widespread use of routers offers new possibilities for ReID. This letter introduces a method using WiFi Channel State Information (CSI), leveraging the multipath propagation characteristics of WiFi signals as a basis for distinguishing different pedestrian features. We propose a two-stream network structure capable of processing variable-length data, which analyzes the amplitude in the time domain and the phase in the frequency domain of WiFi signals, fuses time-frequency information through continuous lateral connections, and employs advanced objective functions for representation and metric learning. Tested on a dataset collected in the real world, our method achieves 93.68% mAP and 98.13% Rank-1.
Abstract（参考訳）: セキュリティ分野における重要な技術である人物再識別(ReID)は、セキュリティ検出や数え方において重要な役割を担っている。現在のセキュリティと監視システムは、主に視覚情報に依存しており、個人のプライバシーを侵害し、特定のシナリオにおける歩行者の外観や衣服からの干渉を受けやすい可能性がある。一方、ルータの普及はReIDに新たな可能性をもたらす。本文では, 歩行者の特徴を識別するための基礎として, WiFi信号のマルチパス伝搬特性を活用する, WiFiチャネル状態情報(CSI)を用いた手法を紹介する。本稿では、WiFi信号の周波数領域における時間領域と位相の振幅を解析し、連続的な横方向接続を通して時間周波数情報を融合し、表現とメートル法学習のための高度な目的関数を用いる可変長データを処理する2ストリームネットワーク構造を提案する。実世界で収集されたデータセットを用いて実験し、93.68%のmAPと98.13%のランク-1を達成した。

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