Resumen

En los últimos años, los investigadores han presenciado el importante papel del reconocimiento de gestos aéreos en la interacción humano-computadora (HCI), hogares inteligentes y realidad virtual (VR). El método tradicional de reconocimiento de gestos aéreos depende principalmente de equipos externos (como sensores especiales y cámaras) cuyos costos son elevados y también con una escena de aplicación limitada. En este artículo, intentamos utilizar la información del estado del canal (CSI) derivada de una capa física de WLAN, un sistema de reconocimiento de gestos aéreos basado en Wi-Fi, llamado WiNum, que resuelve los problemas de privacidad de los usuarios y el consumo de energía en comparación con los enfoques que utilizan sensores portátiles y cámaras de profundidad. En el proceso de reconocimiento del método WiNum, los datos crudos recopilados de CSI deben ser filtrados, entre los cuales pueden reflejar el movimiento del gesto. Al mismo tiempo, los datos filtrados deben ser preprocesados mediante reducción de ruido y transformación lineal. Des

• Materias:Redes de radio Sistemas de información Comunicaciones inalámbricas Cifrado de bloques
• Subjects:Radio Networks Information systems Wireless communications Block ciphers
• Palabras claves:Reconocimiento de gestos; WiNum; Información de estado del canal; CSI; Gestos aéreos; Precisión de reconocimiento
• Keywords:Gesture recognition; WiNum; Channel state information; CSI; Air gestures; Recognition accuracy