deep-soli:使用神经网络与Google的Project Soli Sensor进行手势识别-源码

深层 使用神经网络与Google的Project Soli Sensor进行手势识别 更新 数据集和经过训练的模型现在可用。 介绍 这是本文的开源评估代码库： 与Soli交互：探索射频频谱中的细粒度动态手势识别王赛文，宋杰，连杰（Jamie Lien），普皮列夫·伊万（Poupyrev Ivan），奥特玛·希利格斯（链接到） 如果发现该代码有用，请引用该论文。 谢谢你。 （ ） 该项目使用Google的传感器。 Soli是一种新的传感技术，它使用微型雷达来检测非接触式手势交互。 Soli传感器技术通过在宽光束中发射电磁波来工作。 光束中的物体会散射这种能量，从而将一部分反射回雷达天线。 反射信号的属性（例如能量，时间延迟和频移）可以捕获有关对象特征和动力学的丰富信息，包括大小，形状，方向，材料，距离和速度。 我们的论文使用了轻量级的端到端训练的卷积神经网络和递归神经网络架构，