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融合wifi和摄像头的快速运动跟踪和人的识别:演示摘要( Fusing wifi and camera for fast motion tracking and person identification: demo abstract )
S Fang S Munir SM Nirjon
人体感知、运动跟踪和识别是客户分析、公共安全、智能城市和监控等众多应用的核心。为了实现这样的功能，现有的解决方案大多依赖于基于视觉的方法，例如面部识别，这被认为是对隐私的侵犯。其他使用身体外观的基于摄像头的方法缺乏长期的重新识别能力。基于WiFi的方法需要安装和维护多个单元。我们提出了一种名为EyeFi[2]的新系统，它通过融合摄像头和WiFi数据来克服独立设备上的这些限制。我们使用一个三天线WiFi芯片组来测量WiFi信道状态信息(CSI)，并利用一种新颖的学生-教师模型训练神经网络来估计到达角(AoA)。然后，我们执行跨模态(WiFi，摄像机）轨迹匹配，以使用传入WiFi包的MAC地址来识别个体。我们使用真实世界的数据演示了我们的工作，展示了在精确度和速度方面比传统的基于优化的方法的改进。
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