The smartphone is becoming a common device carried by hundreds of millions of individual humans worldwide, and is used to accomplish a multitude of different tasks like basic communication, internet browsing, online shopping and fitness tracking. Limited by its small size and tight energy storage, the human-smartphone interface is largely bound to the smartphones small screens and simple keypads. This prohibits introducing new rich ways of interaction with smartphones. The industry and research community are working extensively to find ways to enrich the human-smartphone interface by either seizing the existing smartphones resources like microphones, cameras and inertia sensors, or by introducing new specialized sensing capabilities into the smartphones like compact gesture sensing radar devices. The prevalence of Radio Frequency (RF) signals and their limited power needs, led us towards investigating using RF signals received by smartphones to recognize gestures and activities around smartphones. This thesis introduces a solution for recognizing touch-less dynamic hand gestures from the Wi-Fi Received Signal Strength (RSS) received by the smartphone using a recurrent neural network (RNN) based probabilistic model. Unlike other Wi-Fi based gesture recognition solutions, the one introduced in this thesis does not require a change to the smartphone hardware or operating system, and performs the hand gesture recognition without interfering with the normal operation of other smartphone applications. The developed hand gesture recognition solution achieved a mean accuracy of 78% detecting and classifying three hand gestures in an online setting involving different spatial and traffic scenarios between the smartphone and Wi-Fi access points (AP). Furthermore the characteristics of the developed solution were studied, and a set of improvements have been suggested for further future work. / Smarta telefoner bärs idag av hundratals miljoner människor runt om i världen, och används för att utföra en mängd olika uppgifter, så som grundläggande kommunikation, internetsökning och online-inköp. På grund av begränsningar i storlek och energilagring är människa-telefon-gränssnitten dock i hög grad begränsade till de förhållandevis små skärmarna och enkla knappsatser. Industrin och forskarsamhället arbetar för att hitta vägar för att förbättra och bredda gränssnitten genom att antingen använda befintliga resurser såsom mikrofoner, kameror och tröghetssensorer, eller genom att införa nya specialiserade sensorer i telefonerna, som t.ex. kompakta radarenheter för gestigenkänning. Det begränsade strömbehovet hos radiofrekvenssignaler (RF) inspirerade oss till att undersöka om dessa kunde användas för att känna igen gester och aktiviteter i närheten av telefoner. Denna rapport presenterar en lösning för att känna igen gester med hjälp av ett s.k. recurrent neural network (RNN). Till skillnad från andra Wi-Fi-baserade lösningar kräver denna lösning inte en förändring av vare sig hårvara eller operativsystem, och ingenkänningen genomförs utan att inverka på den normala driften av andra applikationer på telefonen. Den utvecklade lösningen når en genomsnittlig noggranhet på 78% för detektering och klassificering av tre olika handgester, i ett antal olika konfigurationer vad gäller telefon och Wi-Fi-sändare. Rapporten innehåller även en analys av flera olika egenskaper hos den föreslagna lösningen, samt förslag till vidare arbete.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-216390 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Abdulaziz Ali Haseeb, Mohamed |
| Publisher | KTH, Robotik, perception och lärande, RPL |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0022 seconds