RadarNet: Técnica Eficiente de Reconhecimento de Gestos Utilizando um Sensor de Radar Minúsculo

Gestos são uma candidata promissora como uma modalidade de entrada para computação ambiental onde modalidades de entrada convencionais, como telas sensíveis ao toque, não estão disponíveis. Trabalhos existentes têm se concentrado no reconhecimento de gestos usando sensores de imagem. No entanto, seu custo, alto consumo de bateria e preocupações com a privacidade tornaram as câmeras desafiadoras como uma solução sempre ativa. Este artigo introduz uma técnica eficiente de reconhecimento de gestos usando um sensor de radar miniaturizado de 60 GHz. A técnica reconhece quatro deslizamentos direcionais e um deslizamento omnidirecional usando um chip de radar (6,5 × 5,0 mm) integrado em um telefone móvel. Desenvolvemos um modelo de rede neural convolucional eficiente o suficiente para processadores alimentados por bateria e com restrições computacionais. Seu tamanho de modelo e tempo de inferência é menos de 1/5000 em comparação com uma técnica de reconhecimento de gestos existente usando radar. Nossas avaliações com conjuntos de dados em larga escala consistindo de 558.000 amostras de gestos e 3.920.000 amostras negativas demonstraram a eficiência, robustez e prontidão do nosso algoritmo para ser implantado fora de laboratórios de pesquisa.