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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利RFID手势识别方法、计算机装置、产品及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115100733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210480019.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权RFID手势识别方法、计算机装置、产品及存储介质是由张士庚;马子靖;王伟平设计研发完成，并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本RFID手势识别方法、计算机装置、产品及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种RFID手势识别方法、计算机装置、产品及存储介质，获取用户手势产生的相位序列；对所述相位序列进行预处理，并标识手势类型；获取预处理后的相位序列的频谱图；将每个手势对应的频谱图作为训练样本，对每个训练样本进行配对，得到孪生网络数据集；利用所述孪生网络数据集训练孪生网络，得到RFID手势识别模型；将待识别的手势样本和已标识的手势样本进行一一配对，将配对后的数据作为所述RFID手势识别模型的输入，利用模板匹配的方法对待识别的手势样本进行识别。本发明方法不仅可以大幅降低识别模型所需的训练样本，减少无线感知系统的部署成本，而且取得了较高的识别精度，实用性强。

本发明授权RFID手势识别方法、计算机装置、产品及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种RFID手势识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取用户手势产生的相位序列；S2、对所述相位序列进行预处理，并标识手势类型；S3、获取预处理后的相位序列的频谱图；S4、将每个手势对应的频谱图作为训练样本，对每个训练样本进行配对，得到孪生网络数据集；S5、利用所述孪生网络数据集训练孪生网络，得到RFID手势识别模型；S6、将待识别的手势样本和已标识的训练样本进行一一配对，将配对后的数据作为所述RFID手势识别模型的输入，利用模板匹配的方法对手势样本进行识别；所述孪生网络的损失函数LW为： 其中W是孪生网络参数，N是输入的对数，是第n个输入，和是任意两个手势样本，Yn为和是否同类的标签，同类为0，否则为1；DW,Sn为两个输入特征的欧氏距离；m是不同类手势样本距离的边界约束，使得不同类样本距离被限制在m内。

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