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总体架构
首先由毫米波设备发送天线发射无线信号，信号被用户手部动作调制后反射，反射信号被毫米波接收天线捕获。接着，毫米波设备将捕获信号进行处理，获得信号强度、距离、多普勒频移等信息，并将这些信息输入神经网络进行学习，通过学习后的分类器对用户新动作进行分类预测。这一过程的进一步描述如下：
1)毫米波设备我们使用过高通平台和TI毫米波雷达，总体效果差异不大。下面我们以TI毫米波雷达为例进阐述。设备型号为TI-IWR1443，该设备可以将原始FMCW信号进行预处理后，得到一个帧序列信号，每一帧含有11个与角度、距离、RangeDoppler有关的特征值。
2)利用神经网络对这些帧序列进行学习和分类的过程在python中实现，当前采用的神经网络为resnet。在神经网络进行学习的过程中，我们把学习准确率最高的网络模型保存为.pkl的格式。
3)对新手势的预测，我们采用调用python脚本的方式导入训练好的网络模型。该脚本由Matlab进行调用，并返还给Matlab一个预测分类结果值。
4)控制相机的部分我们在Matlab中完成。采用的方式是调用Webcam模块控制相机。每当一个新手势完成分类预测之后，Matlab就会给该模块发送一个control值。模块通过control值的不同，控制相机的不同动作。
手势设计
本实验目前共设计5种手势，如图所示。
手势1 — 拍照（双击）：弯曲右手中指，无名指，小指，使它们的指尖接触掌心。伸出食指与拇指并使二者围成椭圆，两根手指指尖分开，虎口打开，右手小臂与地面呈一定斜角，上下活动手腕从而带动右手上下敲击两次。
手势2 — 左划：右手自然打开，手臂沿水平面向左移动，滑动过程中保持虎口打开。 手势3 — 右划：右手自然打开，手臂沿水平面向右移动，滑动过程中保持虎口打开。 手势4 — 顺时针旋转：右手呈握拳状，垂直于水平面。右手大拇指，中指，无名指，小指弯曲接触掌心，食指伸出。食指以手腕为轴，顺时针旋转画圆。 手势5 — 逆时针旋转：右手呈握拳状，垂直于水平面。右手大拇指，中指，无名指，小指弯曲接触掌心，食指伸出。食指以手腕为轴，逆时针旋转画圆。
采用的CNN模型
我们使用EVL-NN来训练模型，从而来预测各个手势的分类，见图8。这个神经网络是基于Python-3.6.5，整个网络的框架是Pytorch-0.4.1。
输入EVL-NN的是一个尺寸为10×28的二维矩阵。它最开始通过了一个7×7×64 kernel-size的卷积层（3 paddings & 2 strides），再通过了一个ReLU层和一个kernel为3×3的Maxpooling层（3 paddings & 2 strides），然后会通过两个EVL神经网络的模块。其中每个模块都包含两个kernel为3×3的卷积层（1 padding & 1 stride）和一个BatchNorm层（0.1 momentum & 64 batches）。在每个模块中，两个卷积层通过一个ReLU层连接。最后，两个fc层再继续进行值的预测。
我们将初始训练速率设置为10-4，其后每20个周期（epoch）减少到之前的十分之一（一个周期被定义为整个训练集的一次完整传递）。训练在80个周期后停止。EVL-NN模块适用于训练单元size较小的数据，其中每一层神经网络的的传递都没有发生对数据size的改变，因此它能够专注于每一个有可能对分类有贡献的特征的提取。
PC端调用相机的实现
我们通过Matlab调用webcam来控制相机，相机型号为Logitech Webcam c922。通过传输给该模块的control值的不同而命令相机进行不同的动作，其过程见下图。
该相机的相关API命令：
声明与清除：
cam=webcam(‘c922’); clear(‘cam’); 预览与拍照： preview(cam);（预览） img=snapshot(cam);（拍照） 调节函数 cam.Focus=x;（调节相机清晰度（对焦）但本摄像头可以实现自动对焦） cam.Zoom=x; (调节相机放大比例) cam.Contrast=x;(调节对比度) cam.Brightness=x;(调节亮度) cam.WhiteBalance=x;(调节白平衡) cam.Saturation=x;(调节饱和度) cam.Sharpness=x;(调节锐化) cam.Exposure=x;(调节曝光)实验验证结果
我们收集了44个人的手势，并且对他们一一当作验证集进行测试。每一个人所测试的模型是由其余43个人的手势学习而得的，i.e.模型没有见过着一个人的手势。
最终模型对“没见过”的人（新用户）的手势预测平均准确率为99.102%，miss hurt表示模型对手势的“误伤率”（将合法手势判断为不能识别手势的概率）为8.64%。
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