[发明专利]一种基于Wi-Fi信号和深度相机的身份识别方法

权利要求书

1.一 种基于Wi-Fi信号和深度相机的身份识别方法，其特征在于，包括离线阶段和在线阶段，具体步骤如下，

离线阶段：

步骤S1、采集训练数据，当目标在参考位置点上，通过双目摄像头采集目标的RGB和深度图像，并利用无线网卡采集Wi-Fi信号的信道状态信息；

步骤S2、数据预处理；通过CSI测量值幅度信息的时域，空域和频域构建CSI幅度图像，通过Grabcut图像分割算法处理双目摄像头拍摄的图像，提取深度图像中目标深度信息；

步骤S3、分类学习；构建目标深度图像及位置标签训练数据库，利用卷积神经网络进行基于位置的分类学习，获取基于位置的分类模型；在每一个参考位置上，构建CSI幅度图像及身份标签训练数据库，利用卷积神经网络进行基于身份的分类学习，获取基于身份的分类模型；

在线阶段：

利用双目摄像头和无线网卡采集图像和CSI幅度信息，将接收到的CSI和图像测量值进行数据预处理，通过CSI测量值幅度信息的时域，空域和频域构建CSI幅度图像，通过Grabcut图像分割算法处理双目摄像头拍摄的图像，提取深度图像中目标深度信息；根据位置分类模型计算出目标位置；根据目标位置对应的身份分类模型识别出目标身份。

2.根据权利要求1所述的一种基于Wi-Fi信号和深度相机的身份识别方法，其特征在于，所述步骤S2中，利用Grabcut算法将双目摄像头输出的RGB图像进行分割，将输出的RGB图像对应的矩阵进行修改，人像位置设置为1，其余部分设置为0，然后将此矩阵与深度图像对应矩阵相乘，由于双目摄像头输出的深度图像与RGB图像是一一对应的，即可获取将人像分割出来的深度图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于Wi-Fi信号和深度相机的身份识别方法，其特征在于，所述在线阶段中，目标身份识别首先利用深度信息估计目标的位置，然后再利用CSI幅度信息完成身份识别。