Unsupervised Domain Adaptation for RF-Based Gesture Recognition

计算机科学 正规化(语言学) 人工智能 手势识别 手势 域适应 语音识别 一致性(知识库) 数据建模 无线电频率 模式识别(心理学) 特征提取 机器学习 电信 数据库 分类器(UML)
作者
Binbin Zhang,Dongheng Zhang,Yadong Li,Yang Hu,Yan Chen
出处
期刊:IEEE Internet of Things Journal [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:10 (23): 21026-21038 被引量:6
标识
DOI:10.1109/jiot.2023.3284496
摘要

Human gesture recognition with radio frequency (RF) signals has attained acclaim due to the omnipresence, privacy protection, and broad coverage nature of RF signals. These gesture recognition systems rely on neural networks trained with a large number of labeled data. However, the recognition model trained with data under certain conditions would suffer from significant performance degradation when applied in practical deployment, which limits the application of gesture recognition systems. In this article, we propose an unsupervised domain adaptation framework for RF-based gesture recognition aiming to enhance the performance of the recognition model in new conditions by making effective use of the unlabeled data from new conditions. We first propose pseudo labeling and consistency regularization to utilize unlabeled data for model training and eliminate the feature discrepancies in different domains. Then we propose a confidence constraint loss to enhance the effectiveness of pseudo labeling, and design two corresponding data augmentation methods based on the characteristic of the RF signals to strengthen the performance of the consistency regularization, which can make the framework more effective and robust. Furthermore, we propose a cross-match loss to integrate the pseudo labeling and consistency regularization, which makes the whole framework simple yet effective. Extensive experiments demonstrate that the proposed framework could achieve 4.35% and 2.25% accuracy improvement comparing with the state-of-the-art methods on public WiFi data set and millimeter wave (mmWave) radar data set, respectively.
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