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简介：本项目利用FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave）雷达技术进行人体手势的捕获和识别。FMCW雷达是一种先进的雷达技术，能够测量目标的距离和速度，通常用于汽车防撞、自动驾驶及工业自动化。本项目特别关注人体关键点检测、人体属性分析、动作捕捉及手势识别，应用在人机交互和智能设备控制等领域。使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），来分析雷达采集的数据，以识别不同的手势动作。此项目不仅展示了FMCW雷达在手势识别领域的应用潜力，还提供了开放源代码实现和测试数据集，为研究者和开发者提供了宝贵的资源。

1. FMCW雷达技术

1.1 FMCW雷达的工作原理

FMCW雷达，全称频率调制连续波雷达，是一种先进的雷达技术，通过频率调制信号来探测目标位置、速度等信息。其工作原理可以简单概括为：雷达发射机以一定的速率线性调制发射信号的频率，发射的信号在遇到目标物体后反射回来，与发射信号产生频率差，这一频率差称为差频信号。通过处理差频信号，可以得到目标物体的距离和速度信息。在实际应用中，FMCW雷达广泛应用于汽车防撞系统、无人机测距、工业测量等领域。

1.1.1 频率调制连续波雷达概述

频率调制连续波雷达(FMCW)是一种利用连续波调制来测量目标距离和速度的技术。与传统脉冲雷达相比，FMCW雷达发射的是连续的波形，并通过频率的变化来获取距离信息。这种雷达的发射信号频率随时间变化，形成一个调频斜坡。当发射信号遇到目标物体，部分信号被反射回来，与原始信号混合产生差频信号。这一过程是FMCW雷达测量的关键。

1.1.2 FMCW雷达信号处理机制

FMCW雷达信号的处理涉及对发射信号和接收信号的分析。通常使用快速傅里叶变换(FFT)来转换信号到频域，并利用目标物体引起的差频信号来计算距离和速度。差频信号的频率与目标物体到雷达的距离成正比，而频率的变化率则与目标物体相对于雷达的速度有关。通过这种信号处理机制，FMCW雷达能够同时测量目标的距离和速度信息。

以上就是本章内容的概览，接下来将具体介绍AWR1642雷达传感器，它是FMCW雷达技术应用中的一个重要组件。

2. 人体关键点检测

2.1 人体关键点检测的理论基础

2.1.1 关键点检测的意义与应用

人体关键点检测技术是在图像处理领域中重要的研究方向之一。它的核心在于识别和定位图像中人体的各个关键部位，例如头部、肩膀、肘部、手部、膝盖、脚踝等。这项技术之所以重要，是因为它能够进一步用于行为分析、运动捕捉、人机交互和智能监控等多个领域。

关键点检测技术的应用范围十分广泛。在运动捕捉技术中，它可以用于生成3D动画，实现虚拟现实和增强现实中的自然交互。在智能监控系统中，关键点检测可以用来分析人的动作，对异常行为进行检测和预警。在医疗领域，该技术能够辅助医生进行姿势分析和运动障碍诊断。此外，随着自动驾驶技术的发展，人体关键点检测在车辆内部人员的监控和交互中也扮演着重要角色。

2.1.2 关键点检测的方法概述

关键点检测的方法大致可分为传统算法和基于深度学习的算法两类。传统方法通常依赖于人体姿态的先验知识，比如形状上下文（Shape Context）或Pictorial Structure模型。这种方法在早期研究中较为常见，但由于它们的泛化能力和准确性有限，已经逐渐被基于深度学习的方法所取代。

基于深度学习的方法利用大量的标注数据训练卷积神经网络（CNN）等模型，能够自动学习特征和关键点之间的关系。这使得深度学习方法在复杂背景和各种姿态下的检测准确性显著提高。当前，还有一些研究集中在轻量级模型的开发上，以实现移动设备和嵌入式系统中的实时关键点检测。

2.2 基于深度学习的关键点检测算法

2.2.1 卷积神经网络（CNN）在关键点检测中的应用

卷积神经网络（CNN）已经成为关键点检测领域的核心技术。CNN通过其高效的特征提取能力，能够学习图像中的局部特征，以及它们之间的层次结构关系。用于关键点检测的CNN模型通常包括多个卷积层、池化层和全连接层。比较著名的CNN结构包括VGGNet、ResNet、Hourglass Network等。

Hourglass Network特别适用于关键点检测任务，因为它使用了多尺度的特征表示，可以捕捉不同尺度上的关键点信息。这种网络通过一系列下采样和上采样过程，逐渐细化特征图，使得在较大尺度上丢失的局部信息可以在较小尺度上得到恢复，从而实现对关键点的准确检测。

2.2.2 实时关键点检测框架及技术细节

随着移动设备的普及和交互技术的发展，实时关键点检测变得尤为重要。为了实现高效的人体关键点检测，研究者提出了许多实时框架，如OpenPose、Lightweight OpenPose等。这些框架专注于优化模型的计算效率，以便在较低的计算资源下依然保持较高的检测速度。

实时关键点检测框架在技术上通常包含以下几个要点： - 模型压缩 ：使用剪枝、量化等技术减少模型参数量和计算复杂度。 - 并行计算 ：利用GPU或专用硬件加速，对计算过程进行并行处理。 - 特征共享 ：在不同尺度的特征图中共享计算，减少冗余计算。 - 近似推理 ：通过近似方法简化模型的推断过程，如使用低秩近似、分组卷积等。

2.3 实践操作：关键点检测模型训练与验证

2.3.1 数据集准备与标注

数据集的准备是人体关键点检测模型训练的第一步。对于关键点检测，常用的公开数据集有COCO、MPII、LSP等。这些数据集包含大量的带有人体关键点标注的图片。例如，COCO数据集包含约25万张图片，以及超过250万个人体关键点标注。

图片标注是一个复杂且耗时的过程，通常需要专业人员手动完成。为了提高标注效率，一些研究团队开发了半自动化的标注工具，利用现有的关键点检测模型进行初步标注，然后由人工进行校正和微调。此外，针对特定应用场景，还需要收集和构建特定的私有数据集，并且进行相应的标注。

2.3.2 训练过程优化策略

关键点检测模型的训练需要大量的计算资源和时间。为了提高训练效率，可以采取以下策略： - 学习率调整 ：使用学习率预热、余弦退火等策略进行学习率的调整。 - 数据增强 ：通过旋转、缩放、剪裁等手段增加训练数据的多样性。 - 多尺度训练 ：在不同的图像尺度上训练模型，提高模型的尺度不变性。 - 权重初始化 ：选择合适的权重初始化方法，如He初始化或Xavier初始化，加速模型收敛。 - 批归一化 ：使用批归一化（Batch Normalization）稳定训练过程，并提高收敛速度。

2.3.3 模型测试与评估方法

模型训练完成后，需要对模型进行测试和评估，以验证模型的性能。常用的评估指标包括平均精度均值（AP）和平均召回率均值（AR）。AP衡量的是模型预测准确率和召回率的综合效果，而AR则关注模型在不同阈值下的召回率表现。

评估时，通常将测试数据集分为两部分：一部分用于模型性能的初步评估，另一部分则用于最终的模型评估。测试过程中，还需要设置合理的阈值来判定检测结果的正误。比如，可以设定预测关键点与真实关键点之间的距离阈值，只有当预测关键点和真实关键点的距离小于该阈值时，才认为预测是正确的。

此外，为了获得更全面的性能评估，可以绘制PR（Precision-Recall）曲线和ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线，并计算曲线下面积（AUC）值。PR曲线和ROC曲线能够反映模型在不同召回率和假阳性率下的性能表现。

# 示例代码：绘制PR曲线和ROC曲线
from sklearn.metrics import precision_recall_curve, roc_curve, auc
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设y_true为真实标签，y_scores为模型预测的概率或分数
y_true = [0, 1, 1, 0, 1, 1]
y_scores = [0.1, 0.4, 0.35, 0.8, 0.7, 0.85]

# 计算PR曲线数据
precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_scores)

# 计算ROC曲线数据
fpr, tpr, thresholds_roc = roc_curve(y_true, y_scores)

# 计算AUC值
roc_auc = auc(fpr, tpr)
pr_auc = auc(recall, precision)

# 绘制PR曲线
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(recall, precision, color='blue', lw=2, label=f'PR curve (area = {pr_auc:0.2f})')
plt.xlabel('Recall')
plt.ylabel('Precision')
plt.title('Precision-Recall Curve')
plt.legend(loc="lower left")

# 绘制ROC曲线
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(fpr, tpr, color='red', lw=2, label=f'ROC curve (area = {roc_auc:0.2f})')
plt.plot([0, 1], [0, 1], color='black', lw=1, linestyle='--')
plt.xlim([0.0, 1.0])
plt.ylim([0.0, 1.05])
plt.xlabel('False Positive Rate')
plt.ylabel('True Positive Rate')
plt.title('Receiver Operating Characteristic')
plt.legend(loc="lower right")

plt.show()

在上述代码中，我们首先导入了 precision_recall_curve 和 roc_curve 函数，用于计算PR曲线和ROC曲线的数据。然后，使用 auc 函数计算PR曲线和ROC曲线下的面积。最后，使用 matplotlib 库绘制曲线，并显示出来。这些评估手段能帮助我们全面了解模型性能，并为进一步的模型调优提供依据。

3. 人体属性分析

3.1 人体属性识别的理论基础

3.1.1 人体属性分析的概念与意义

人体属性分析是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它涉及从图像或视频中识别出人体的各种属性信息，包括年龄、性别、衣着、行为等。随着智能视频监控、人机交互、个性化服务等应用需求的增长，人体属性分析技术得到了迅速发展。它的意义在于为多个行业提供自动化、智能化的解决方案，从零售业的客流分析、广告业的目标受众识别到公共安全的异常行为监测等，都有着广泛的应用前景。

3.1.2 人体属性分析技术的发展历程

人体属性分析技术的发展经历了从简单特征到复杂深度学习模型的演变。早期的人体属性分析主要依赖手工设计的特征和传统机器学习方法，如支持向量机（SVM）和随机森林等。这些方法在面对复杂场景和多变条件时，往往效果有限。近年来，随着深度学习技术的兴起，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像处理领域的突破，使得人体属性分析的准确性和效率得到了大幅提升。现今，通过深度学习，研究者们已经能够识别更复杂的属性特征，如人的姿态、表情和动作等。

3.1.3 当前挑战与未来展望

尽管取得了显著进步，人体属性分析技术仍面临一些挑战。例如，如何在不同光照、遮挡和视角变化下保持分析的准确性，如何处理高维数据以提高运算效率，以及如何增强模型的泛化能力等。此外，隐私保护成为该领域不可回避的问题。因此，未来的研究方向可能会集中于开发轻量级的深度学习模型、探索隐私保护机制，以及融合多模态信息以进一步提升分析的准确度和鲁棒性。

3.2 基于机器学习的人体属性分类

3.2.1 特征提取与选择方法

在进行人体属性分类时，特征提取是一个关键步骤。常见的特征包括颜色直方图、纹理特征、形状特征和深度特征等。颜色直方图提供了关于图像颜色分布的信息，可以用于区分不同衣着的颜色；纹理特征描述了图像区域的纹理变化，有助于分析皮肤和头发等的属性；形状特征通常基于人体轮廓，可用来识别性别和姿态；深度特征则是通过深度学习模型提取的高级语义信息。

特征选择旨在从原始特征集中挑选出对分类任务最有用的特征子集，以减少计算量和避免过拟合。这一过程中常用的算法包括基于统计的Filter方法、包裹（Wrapper）方法和嵌入（Embedded）方法等。这些方法通过计算特征的区分度和冗余度来确定最优特征集。

3.2.2 分类器的设计与训练

分类器的设计对于人体属性分析至关重要。分类器需要准确地将提取的特征映射到相应的属性类别上。传统的分类器如决策树、SVM和神经网络等，在处理简单分类问题时效果良好，但在处理高维数据和复杂类别时可能显得力不从心。因此，深度学习分类器，尤其是CNN，已成为主流选择。

在训练分类器时，通常采用交叉验证的方法来避免过拟合，并利用诸如梯度下降、Adam优化器等算法调整参数。此外，数据增强技术被广泛应用于扩充训练集，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。实际应用中，往往需要根据具体任务对分类器的结构进行微调，以达到最佳性能。

3.3 实践操作：人体属性识别系统实现

3.3.1 系统架构设计

一个典型的人体属性识别系统架构可以分为数据采集层、数据处理层、特征提取层、模型训练层和推理层。在数据采集层，利用摄像头或其他传感器获取人体图像数据。数据处理层负责图像的预处理，如格式转换、去噪和归一化。特征提取层通过机器学习算法提取有助于分类的特征。模型训练层使用提取的特征和标签数据训练分类模型。推理层将训练好的模型部署到实际应用中，对实时采集的图像数据进行属性识别。

3.3.2 功能模块划分与实现

在功能模块划分中，可以将系统分为数据管理模块、特征工程模块、模型训练模块和结果输出模块。数据管理模块负责数据的读取和存储；特征工程模块专注于特征的提取与选择，为模型提供准确的输入数据；模型训练模块实现分类器的设计和训练；结果输出模块则负责展示分类结果，并将其转化为应用层面的决策支持信息。

在实现这些模块时，通常会使用如Python的Scikit-learn库进行特征提取和模型训练，TensorFlow或PyTorch框架用于构建和训练深度学习模型。值得注意的是，系统的设计应保证模块之间的高内聚和低耦合，以便于后期的维护和升级。

3.3.3 系统测试与优化建议

系统测试是确保人体属性识别系统准确性和稳定性的关键步骤。测试过程通常包括单元测试、集成测试和系统测试。单元测试关注单个模块的功能正确性；集成测试关注模块间的数据交互和协同工作能力；系统测试则模拟真实环境中的使用场景，检验整个系统的性能。常见的测试指标包括识别准确率、召回率和F1分数等。

在优化建议方面，可以通过调整网络结构、优化训练参数和引入数据增强策略来提升模型的性能。例如，使用更复杂的网络结构如ResNet、Inception或VGG，能够提升特征提取的深度和广度。同时，学习率调整策略、正则化技术和批量归一化等方法也能有效提高模型的泛化能力。在数据增强方面，采用随机裁剪、旋转、缩放和颜色变换等技术能够有效应对数据不足的问题，提高模型对异常情况的鲁棒性。

为了进一步提升系统性能，可以考虑结合多种模型的集成方法，如Bagging、Boosting和Stacking等。集成方法通过组合多个模型的预测结果，往往能获得比单一模型更好的性能。此外，针对不同属性类别不平衡的问题，可以采用重采样技术，使各类别的样本数量趋于平衡，减少模型在预测时的偏见。

通过这些测试与优化的综合运用，可以构建一个稳定、高效的人体属性识别系统，为相关领域的实际应用提供有力的技术支持。

4. 动作捕捉与手势识别

4.1 手势识别技术的理论基础

4.1.1 手势识别的重要性及应用场景

手势识别技术是计算机视觉领域的一个分支，它通过分析视频流或图像序列来识别人类的手势动作。随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、人机交互（HCI）和智能控制系统的发展，手势识别技术变得越来越重要。它不仅能够提高人机交互的自然性和直观性，还能扩展计算机的输入方式，使其不再局限于传统的鼠标和键盘。

手势识别在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：

• 智能家居控制： 用户通过手势来控制家居设备，如灯光、电视等。
• 游戏娱乐： 利用手势来与游戏中的虚拟对象进行交互，增强游戏体验。
• 无障碍辅助： 对于行动不便的用户，手势识别提供了新的交互手段。
• 交通安全： 在汽车中实现手势控制，提高驾驶安全性。

手势识别技术的准确性和实时性直接影响到用户体验和系统性能，因此对识别算法和硬件设备的要求很高。

4.1.2 手势识别技术的分类与对比

手势识别技术根据不同的分类标准可以分为多种类型，最常见的是基于接触的手势识别和基于视觉的手势识别。

• 基于接触的手势识别： 这类技术依赖于特定的手套或传感器来捕捉手势。虽然这种方式可以获得高精度的结果，但使用起来不够自然和方便，限制了其应用场景。

• 基于视觉的手势识别： 这种技术利用相机捕获视频流，并通过图像处理和模式识别算法来识别手势。这种技术使用方便，但对光照条件、背景复杂度以及算法的准确性和鲁棒性要求较高。

为了提高手势识别的性能，研究人员和工程师开发了各种算法，包括基于传统计算机视觉的方法和基于深度学习的方法。基于深度学习的方法（如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN）由于其强大的特征提取能力，在识别准确性和实时性方面表现更优。

4.2 基于深度学习的动作捕捉方法

4.2.1 动作捕捉的深度学习模型

动作捕捉技术旨在从视频或图像中提取人体动作信息，深度学习技术为此提供了新的解决方案。深度学习模型通过从大量的标注数据中学习，可以自动提取和学习复杂的人体姿态特征。这些模型通常包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

• 卷积神经网络（CNN） ：主要用于特征提取。CNN能够从图像中提取空间层次的特征，这些特征对于姿态估计至关重要。

• 循环神经网络（RNN） ：适用于处理序列数据。在动作捕捉中，视频帧序列可以被看作是一个时间序列，RNN（特别是其变体如LSTM和GRU）能够处理这样的序列数据，捕捉到时间上的动态特征。

最近，一些新颖的架构如生成对抗网络（GAN）和图卷积网络（GCN）也被用来改善动作捕捉的效果。

4.2.2 模型训练中的关键技术问题

在训练深度学习模型用于动作捕捉时，有几个关键问题需要解决：

• 数据集的准备和标注 ：高质量的标注数据是训练准确模型的基础。标注工作通常需要大量人工介入，成本高且耗时。

• 模型过拟合的处理 ：为了提高泛化能力，需要对模型进行适当的正则化，防止过拟合。

• 实时性能优化 ：为了在实际应用中达到实时性，需要对模型进行压缩和加速处理，以降低计算需求。

• 鲁棒性提升 ：在不同的光照条件和复杂背景中，保证模型的识别准确度是一个挑战。数据增强和对抗性训练是提升模型鲁棒性的常用策略。

4.3 实践操作：手势识别系统的搭建与优化

4.3.1 系统的实现步骤

搭建一个手势识别系统，可以通过以下步骤实现：

1. 需求分析 ：明确系统需要支持的手势类型和使用场景。
2. 数据准备 ：收集手势数据，包括正常光照和低光照条件下的图像或视频，并进行标注。
3. 模型选择与训练 ：根据应用需求选择合适的深度学习模型，使用准备好的数据进行训练。
4. 模型评估与优化 ：在测试集上评估模型性能，并根据需要调整参数或改进模型结构。
5. 系统集成 ：将训练好的模型集成到实际的应用中，进行系统测试。
6. 用户界面设计 ：为用户提供直观的操作界面，确保良好的用户体验。

4.3.2 系统集成与性能评估

在系统集成阶段，需要确保所有模块协同工作，并对性能进行综合评估。关键的性能指标包括：

• 识别准确度 ：模型能够正确识别手势的比率。
• 响应时间 ：系统处理输入数据并给出响应的延迟时间。
• 鲁棒性 ：系统在不同条件下的稳定性和准确性。

为了获得这些指标，可以使用各种测试策略，例如交叉验证、真实场景测试等。

4.3.3 实际应用案例分析

一个实际的应用案例是使用手势识别来控制智能家居。通过在家庭环境中安装摄像头和手势识别系统，用户可以通过预先定义的手势来控制家中的电器。例如，用户可以通过挥手来开关灯光，或者通过指向来调整空调的温度。

在这样的应用场景中，手势识别系统需要具备以下特点：

• 高准确度 ：在日常使用中，用户期望系统能够准确识别其手势意图。
• 低延迟 ：用户不希望在做出手势和系统响应之间有明显的延迟。
• 易用性 ：系统应该容易安装和维护，界面简单直观。

通过技术分析和测试，工程师可以优化系统性能，确保最终产品满足用户需求。

接下来，我们将探讨深度学习模型在手势识别中的应用，以及手势识别技术与人机交互的结合。

5. 深度学习模型应用与人机交互应用

5.1 深度学习模型在手势识别中的应用

深度学习模型已经成为手势识别领域的一个核心技术，通过建立复杂的神经网络结构，模型能够学习到手势的高级特征表示，实现对复杂手势动作的识别。

5.1.1 模型的构建与调参

构建深度学习模型通常涉及选择合适的网络架构、定义损失函数和优化器。以卷积神经网络（CNN）为例，模型构建的第一步是定义输入层，接着是多个卷积层、池化层和全连接层。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential([
    Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 1)),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(num_classes, activation='softmax')
])

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

调参是优化深度学习模型性能的重要环节。通过调整学习率、批量大小、网络层数等参数，可以显著提高模型的准确率和泛化能力。

5.1.2 模型在实际环境下的性能评估

性能评估通常使用准确率、召回率、F1分数等指标。在实际环境下，还应考虑环境噪声、动作速度变化等因素对模型识别准确率的影响。

# 假设y_true和y_pred分别是真实标签和模型预测的标签
y_true = [...]
y_pred = [...]

from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score

accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro')

print(f"Accuracy: {accuracy}, Recall: {recall}, F1 Score: {f1}")

5.2 人机交互中的手势识别技术应用

手势识别技术与人机交互的结合，极大地推动了交互方式的变革。手势成为一种无需接触的自然交互媒介，为用户提供直观和富有表现力的操作方式。

5.2.1 人机交互的新趋势与挑战

随着增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术的兴起，人机交互呈现多模态、三维空间交互的趋势。然而，如何提高手势识别的准确率、减少延迟，并在不同光照和复杂背景下稳定运行，都是当前研究的挑战。

5.2.2 手势识别技术与人机交互结合的实例

一个典型的应用实例是智能家庭控制系统，用户可以通过手势来切换电视频道、调节音量等，而无需使用遥控器。手势识别技术也可用于游戏控制、无障碍辅助设备等领域。

5.3 开源代码与数据集的介绍与利用

开源项目和丰富的数据集是推动手势识别研究的重要资源。通过利用这些资源，开发者可以节约开发时间，加速原型设计和验证过程。

5.3.1 介绍当前流行的开源手势识别项目

目前流行的开源手势识别项目包括MediaPipe Hands、OpenPose等。这些项目通常提供预训练模型、丰富的文档和示例代码，有助于新手快速上手。

5.3.2 如何有效利用开源资源进行项目开发

有效利用开源资源包括理解项目的架构设计、调整和集成模型到自身项目中，以及在此基础上进行创新改进。同时，参与社区讨论和反馈也能帮助项目成长。

5.3.3 数据集的选择与处理技巧

对于手势识别，数据集的质量直接影响模型的性能。选择数据集时，需要考虑数据集的多样性、标注质量以及是否满足特定应用场景的需求。数据预处理如归一化、数据增强等步骤对于提高模型的鲁棒性和准确性至关重要。

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简介：本项目利用FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave）雷达技术进行人体手势的捕获和识别。FMCW雷达是一种先进的雷达技术，能够测量目标的距离和速度，通常用于汽车防撞、自动驾驶及工业自动化。本项目特别关注人体关键点检测、人体属性分析、动作捕捉及手势识别，应用在人机交互和智能设备控制等领域。使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），来分析雷达采集的数据，以识别不同的手势动作。此项目不仅展示了FMCW雷达在手势识别领域的应用潜力，还提供了开放源代码实现和测试数据集，为研究者和开发者提供了宝贵的资源。

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