Wi-Fi를 통한 제로 노력이 필요한 크로스 도메인 제스처 인식

Wi-Fi 기반 감지 시스템은 Wi-Fi가 있는 거의 모든 곳에 배포되는 것으로 들리지만, 여전히 새로운 데이터 도메인에 대해 명시적인 적응 노력이 없이는 실제로 사용하기 어렵습니다. 도메인 간 특징을 변환하거나 더 높은 학습 수준에서 도메인 독립적인 특징을 생성하는 다양한 선구적인 접근 방식이 이 모순을 해결하기 위해 제안되었습니다. 그러나 새로운 데이터 도메인이 나타날 경우 데이터 수집 또는 모델 재훈련에서 추가 훈련 노력이 필요하여 실용성을 제한하고 있습니다. 크로스 도메인 감지를 발전시키고 완전한 제로 노력이 필요한 감지를 달성하기 위해서는 낮은 신호 수준에서 도메인 독립적인 특징이 핵심 촉진 역할을 합니다. 본 논문에서는 Wi-Fi 기반의 제로 노력이 필요한 크로스 도메인 제스처 인식 시스템인 Widar3.0을 제안합니다. Widar3.0의 핵심 통찰력은 제스처의 고유한 운동적 특성을 나타내고 도메인에 상관없이 제스처의 속도 프로파일을 낮은 신호 수준에서 유도하고 추정하는 것입니다. 이를 바탕으로 단 한 번의 훈련만으로 다양한 데이터 도메인에 적응할 수 있는 일률적인 모델을 개발합니다. 우리는 이 설계를 구현하고 포괄적인 실험을 수행합니다. 평가 결과는 재훈련 없이 다양한 도메인 요인(즉, 환경, 위치 및 사람의 방향)에 걸쳐 Widar3.0이 92.7%의 도메인 내 인식 정확도와 82.6%-92.4%의 크로스 도메인 인식 정확도를 달성하며 최신 솔루션을 능가함을 보여줍니다. 우리의 지식에 따르면, Widar3.0은 Wi-Fi를 통한 최초의 제로 노력이 필요한 크로스 도메인 제스처 인식 연구로, 편재 감지 방향으로의 기본적인 단계입니다.