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摘要
随着价格低廉WiFi设备的广泛部署，无处不在的WiFi信号在人体感知和身份识别方面得到了应用。现有基于WiFi的人体身份识别大多依赖人的步态特征，需要人在WiFi收发设备间来回走动，这种方法限制了识别的速度、规模和应用场景。针对这一不足，提出了一种静态、非接触式快速人体身份识别方法，首先基于人体生物特征影响的射频信号生成特有的信道状态信息(CSI)指纹，这种静态的特征可以提高多人识别的效率；然后对信号进行数据增强和主成分分析(PCA)以减少训练时间和存储空间；最后将预处理后的数据进行多层深度卷积神经网络(DCNN)处理，提取出辨别性特征并进行身份识别。实验结果表明，所提方法可以在多达35人场景下进行快速识别，平均识别精度为95%,优于现有的方法。
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