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作者：孙延鹏;王宇薇;屈乐乐;
单位：沈阳航空航天大学电子信息工程学院;
摘要：近年来，基于雷达微多普勒特征的人体步态识别受到广泛关注。识别系统不仅要能准确识别已知类别，还需有效拒绝未知类别。为此，提出一种基于OpenMAX的开集识别算法，利用深度卷积残差网络ResNet-18模型进行特征提取和分类。通过雷达设备采集步态回波数据并进行预处理，以提升模型的准确性和鲁棒性。OpenMAX算法结合卷积网络的softmax层进行模型校准与分数计算，从而增强识别已知类别和拒绝未知类别的能力。通过设置阈值判断样本是否为已知类别，实现身份的有效识别。实验表明，该方法在多视角、多穿着条件下的平均准确率达到94%。
关键词：步态识别;;毫米波雷达;;开集识别算法;;微多普勒信号分离;;全方向数据
基金资助：辽宁省教育高校基本科研业务费项目(LJ222410143071)~~
