Feb, 2024

WiOpen：一种稳健的基于 Wi-Fi 的开放式手势识别框架

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TL;DRWiOpen 是一个鲁棒的 Wi-Fi 基础的开放式手势识别框架，通过消除不确定性和定义明确的决策边界来解决 Wi-Fi 感应中的挑战，从而实现了开放式手势识别。
wi-fi-based gesture recognitionopen-set gesture recognitionwiopenuncertaintydecision boundaries
发现论文，激发创造
  • WiGest：一种普及的基于 WiFi 的手势识别系统

    WiGest 是一种利用 WiFi 信号强度变化感知用户移动设备周围的空中手势的系统，能够识别不同的信号变化基元，从中构建出不同手势家族，能够映射到可区分的应用程序操作，并成功实现了在干扰人体存在的情况下的高准确性手势识别，为未来的移动设备提供了普遍的无需手持交互。

    Jan, 2015

  • 开放式手势识别

    通过设计工程方法，我们提出了一种离线分析方法，用于研究并比较利用大规模数据集进行参数探索和持续学习方法的开放式手势识别模型，以提升腕式装置上的手势识别过程的开发。

    Jan, 2024

  • 通过特征激活增强和正交原型学习实现开放式手势识别

    该论文提出了基于表面肌电图的开放集手势识别方法，通过特征激活水平和投影不一致性识别已知和未知手势，达到了准确的闭集分类和有效的未知手势拒识。

    Dec, 2023

  • 开放集图像识别综述

    本文总结了最新的开放式图像识别方法的发展，主要包括了基于深度神经网络的方法在粗粒度和细粒度数据集上的性能比较以及对比分析，同时讨论了该领域的若干开放问题和未来可能的研究方向。

    Dec, 2023

  • 在物联网环境中检测未知攻击：增强网络入侵检测的开放集分类器

    本文介绍了一种针对物联网环境中网络入侵检测系统的开放集识别问题的缓解框架，该框架利用基于图像的报文级数据表示，从网络流量中提取空间和时间模式，并结合堆叠和子聚类技术，有效地模拟良性行为的复杂和多样性，显著提升了先前未见攻击的检测率，未来将在各种开放程度和攻击场景下进行进一步实验，进一步加强该解决方案在保护物联网环境中的适应性和性能。

    Sep, 2023

  • 毫米波 Wi-Fi 访问点的手势识别：经验教训

    本文采用深度神经网络从 60 GHz 毫米波单板天线信号中提取空间波束信噪比特征用于手势识别，结果显示在单一环境下，深度学习分类器的波束信噪比识别的准确率达到了 96.7％，充分证明了该信号可以用于高速通信和增强现实应用中。

    Jun, 2023

  • 开放集合识别的最新进展：综述

    本文综述了现有的开放集识别技术，包括相关定义、模型表示、数据集、评估标准和算法比较，在此基础上简要分析了其与零样本学习、有样学习、分类拒绝等相关任务的关系，并指出现有方法的局限性，并指出一些有前途的研究方向。

    Nov, 2018

  • 通过开放集识别和未知样本检测的进展实现知情决策

    机器学习技术为数据提供更深入和实用的洞察力，帮助企业做出明智的决策；此研究提供了一种算法来改善开放集识别任务中的分类，通过探索特征空间的新表示方法，提高了分类的准确性。

    May, 2024

  • 开放世界识别

    通过对线性变换特征空间距离单调递减函数的和进行分组来解决 “开放空间风险” 和经验风险之间的平衡，提出了开放世界识别问题，提出了一种用于评估开放世界识别系统的协议，并演示 Nearest Non-Outlier 算法如何可靠有效地处理大规模的图像数据集。

    Dec, 2014

  • 在线识别不完整手势数据，以实现协作机器人的接口

    本文介绍了一个用于大量静态手势和动态手势分类识别的人机交互框架，利用佩戴式传感器进行数据收集，并采用降维和神经网络等处理技术，最终实现了在实时环境下的高准确率手势识别。

    Apr, 2023