DNN-Based Human Face Classification Using 61 GHz FMCW Radar Sensor
Rattachement africain : kr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
In this paper, we propose a method for classifying human faces using a small-sized millimeter wave radar sensor. The radar sensor transmits a frequency-modulated continuous wave signal operating in the 61 GHz band and it receives reflected signals using spatially separated receiving antenna elements. Because the shape and composition of the human face varies from person to person, the reflection characteristics of the radar signal are also distinguished from each other. Therefore, training a deep neural network (DNN) using signals received from multiple antenna elements enables classification of different human faces. With our trained DNN model, eight human faces can be classified with an accuracy of 92%. We also compare the performance of the proposed method with conventional machine learning techniques (e.g., support vector machine, tree-based methods) and confirm that our method has higher classification accuracy.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- DNN-Based Human Face Classification Using 61 GHz FMCW Radar Sensor
- Date Crossref
- 15/10/2020
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Sogang University Department of Electronic Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Seoul National University Department of Electrical and Computer Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Korea Aerospace University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Inc. bitsensing pays non établi dans la noticeEntreprise
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School of Electronics and Information Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Electronic Engineering — Sogang University, Department of Electrical and Computer Engineering — Seoul National University et Korea Aerospace University, avec 2 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.