概述
日期
2022年07月29日
09:00 - 10:00
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TARF: Technology-agnostic RF Sensing for Human Activity Recognition

Z6集团|中国官网

随着智能物联网的迅速发展，， ，，，，，人类活动检测（HAR）已成为人机交互（HCI）领域的钻研沉点。。 。。。 。。？？？？Ｋ伎嫉揭衷保；；；；；；，， ，，，，，人们对不使用摄像机的 HAR 技术寄托厚望。。 。。。 。。各类射频（RF）传感技术，， ，，，，，如 WiFi、射频鉴别（RFID）和调频陆续波（FMCW）雷达，， ，，，，，已经被用于非侵入性人类活动鉴别。。 。。。 。。若何高效利用来自分歧射频传感技术的数据来实现更壮大的机能是 HAR 值得深刻探求的方向。。 。。。 。。

本期 IEEE TNSE 卓越讲座系列活动，， ，，，，，我们约请到美国奥本大学毛世文教授分享一种合用于多种射频传感技术的 HAR 模型 TARF，， ，，，，，该技术能够有效改善来自分歧射频设备的数据的差距，， ，，，，，降低成本和宽泛部署的难度，， ，，，，，同时利用互补的数据，， ，，，，，有效提高 HAR 的机能。。 。。。 。。

免费报名链接：http://hdxu.cn/TyJwJ

IEEE TNSE 卓越讲座系列由 IEEE TNSE 期刊和z6首页（z6首页）结合主办，， ，，，，，香港中文大学（丽江）、网络通讯与经济学尝试室（NCEL）、IEEE 结合支持。。 。。。 。。该系列活动旨在汇聚网络科学与工程领域的国际顶级专家学者分享前沿科技成就。。 。。。 。。1

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    黄建伟
    香港中文大学（丽江）校长讲座教授、理工学院副院长、z6首页 副院长兼群体智能中心主任、IEEE TNSE主编、IEEE Fellow、AAIA Fellow
    执行主席
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    杨旸
    上海？？？？？萍即笱畔⒖蒲в爰际跹г赫淌凇⒖坡肥樵涸撼ぁ⑸虾Ｎ硗扑愠⑹允抑魅巍EEE Fellow、IEEE TNSE“移动网络与网络进建”领域编纂
    主持人

    杨旸，， ，，，，，博士，， ，，，，，IEEE Fellow，， ，，，，，现任上海？？？？？萍即笱畔⒖蒲в爰际跹г赫淌凇⒖坡肥樵涸撼，， ，，，，，上海雾推算尝试室主任, 鹏城尝试室兼聘钻研员，， ，，，，，丽江市智慧城市科技发展集团有限公司高级照拂专家。。 。。。 。。曾任科技部“第五代移动通讯系统（5G）前期钻研开发”沉大项目总体专家组专家；；；；；；；国度科技沉大专项“新一代宽带无线移动通讯网”总体组专家；；；；；；；中科院上海微系统与信息技术钻研所钻研员、内江物联网盛开尝试室首席技术官、中科院无线传感网与通讯沉点尝试室主任、上海无线通讯钻研中心主任。。 。。。 。。在参与上海？？？？？萍即笱е，， ，，，，，杨教授曾在香港中文大学、布鲁内尔大学、伦敦大学学院（UCL）和 CAS-SIMIT 担任教职。。 。。。 。。杨教授的钻研领域蕴含 5G/6G 移动通讯系统、智能物联网、多档次算力网络，， ，，，，，盛开无线测试验证平台等。。 。。。 。。已申请了120多项科技发现专利（已授权80多项），， ，，，，，颁发了300多篇学术论文，， ，，，，，出版了六部中英文专著。。 。。。 。。

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    毛世文
    美国奥本大学教授、Earle C. Williams 卓越学者、无线工程钻研与教育中心主任、IEEE Fellow、IEEE TNSE“推算机网络”领域编纂
    TARF: Technology-agnostic RF Sensing for Human Activity Recognition

    毛世文教授于2004年毕业于美国理工大学电子工程专业，， ，，，，，获电子工程博士学位。。 。。。 。。他现任美国奥本大学教授、Earle C. Williams 卓越学者和无线工程钻研与教育中心主任，， ，，，，，IEEE Fellow。。 。。。 。。毛教授的重要钻研方向为无线网络、多媒体通讯和智能电网。。 。。。 。。他是 IEEE 通讯学会和 IEEE RFID 理事会的卓越讲师。。 。。。 。。他曾获得2019年 IEEE ComSoc TC-CSR 卓越技术成就奖，， ，，，，，2018年奥本大学创新钻研与奖学金奖和2010年美国国度科学基金会职业奖。。 。。。 。。他也曾获得2021年 IEEE Internet of Things 期刊最佳论文奖，， ，，，，，2021年 IEEE 通讯学会优良论文奖，， ，，，，，IEEE 车辆技术协会2020年 Jack Neubauer 留想奖，， ，，，，，2004年 IEEE 通讯学会通讯系吐潇域 Leonard G. Abraham 奖及多个最佳会讨论文奖。。 。。。 。。

    In recent years, 3D human activity recognition (HAR) has become an important topic in human-computer interaction (HCI). To improve the privacy of users, there is considerable interest in techniques without using a video camera. Various radio-frequency (RF) sensing technologies, such as WiFi, Radio-Frequency Identification (RFID), and Frequency-Modulated Continuous Wave (FMCW) radar, have been utilized for non-invasive human activity recognition (HAR). It will be highly desirable to develop a HAR solution that can work with different types of RF technologies, such that the cost and the barrier of wide deployment can both be greatly reduced, and more robust performance can be achieved by utilizing the complementary RF sensory data. In this talk, we present a technology-agnostic approach for RF-based HAR, termed TARF, which works with several different RF sensing technologies. A novel data generalization technique is proposed to mitigate the disparity in measured data from different RF devices. A domain adversarial neural network is proposed to combat the interference from various RF sensing technologies. The performance of the proposed system is evaluated with experiments using four different RF sensing technologies. TARF is shown to outperform the state-of-the-art Convolutional Neural Network (CNN)-based solution with considerable gains.

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毛世文教授分享基于多种射频传感技术合作的三维人类活动鉴别模型有关内容