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摘要：无线电探测和测距（雷达）技术的发展使得手势识别成为可能。在基于热图的手势识别中，特征图像尺寸很大，需要复杂的神经网络来提取信息。机器学习方法通常需要大量数据，而用雷达收集手势非常耗时耗能。因此，提出了一种基于调频连续波（FMCW）雷达和合成手势特征生成器的低计算复杂度手势识别算法。在低计算复杂度算法中，对雷达原始数据实施二维快速傅里叶变换以生成距离-多普勒矩阵。之后，应用背景建模来分离动态物体和静态背景。然后选择距离-多普勒矩阵中幅度最高的箱来定位目标并获得其距离和速度。可以利用天线维度上此位置的箱来使用傅里叶波束控制计算目标的角度。在合成生成器中，使用Blender软件生成不同的手势和轨迹，然后直接从轨迹中提取目标的距离、速度和角度。实验结果表明，当以合成数据作为训练集，以真实数据作为测试集时，模型在测试集上的平均识别准确率可达89.13%。这表明合成数据的生成在预训练阶段可以做出有意义的贡献。
使用合成训练数据的低复杂度雷达手势识别
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