Novel measurement techniques for motion analysis and human recognition by using ultrasound and radiofrequency signals

Human detection and identification has been constituting a fundamental application in everyday life, and it is assuming an increasing importance both within the commercial world and the scientific community. The applications cover a variety of different areas, such as security and surveillance, rescue/recovery of troubled people, medicine and gait analysis. Among the plenty of employed technologies, over the last few years, radar and ultrasound systems are gaining an increasing interest in human detection/identification scenario. They can effectively work in particular environments and situations where other systems may fail, like in the darkness, in smoky or foggy areas, or through not transparent obstacles. Many radar and ultrasound systems for human detection exploit Doppler and micro-Doppler effects to analyse the target motion. The micro-Doppler effect is a variant of the Doppler phenomenon which accounts also for micro-motions of the target superimposed to the bulk motion. Hence, it can be deployed to record the micro-Doppler characteristics of different moving targets, commonly referred as micro-Doppler signature. Human moving targets exhibit very distinctive and unique micro-Doppler signatures, which, if properly analysed, may be used to carry out human target recognition and classification tasks. Aim of this dissertation is to provide a general and technology independent measurement approach suitable for human identification purposes. The approach is a list of elementary blocks covering the measurement device definition and setup, the micro-Doppler signature acquisition and the algorithm for signatures analysis. In order to test the procedure, several experimental trials to collect micro-Doppler signatures have been performed, both in the ultrasonic and radio frequency domain. A novel algorithm has been also designed and developed to extract some particular features from the acquired signatures, to be used for target classification. Recognition performance has been assessed as a function of some key algorithm parameters to investigate the level of robustness of the proposed features. Results show that high level recognition performance can be achieved for different human activities and subjects, both employing ultrasounds and radio-frequency waves.

Il rilevamento e l'identificazione di persone rappresenta un'applicazione fondamentale nella vita di ogni giorno, e per questo sta assumendo un'importanza ed un interesse crescente all'interno del mondo commerciale e della comunità scientifica. Tra le innumerevoli applicazioni pratiche, si annoverano la sicurezza e la sorveglianza, il recupero ed il soccorso di persone in situazioni di emergenza, ed in medicina per la diagnosi di patologie posturali e non. Tra la vastità di tecnologie impiegate, negli ultimi anni i sistemi ad ultrasuoni e radar stanno catturando un interesse sempre maggiore nello scenario dell'identificazione ed il rilevamento umano. Tali tecnologie infatti possono operare in particolari situazioni ambientali non adatte ad altre sistemi, come ad esempio, in presenza di fumo e nebbia, o in aree buie, oppure attraverso barriere non trasparenti come muri e vegetazione. Molti sistemi radar sono progettati per sfruttare gli effetti Doppler e micro-Doppler per analizzare il movimento del target da rilevare. In termine micro-Doppler rappresenta una variante dell'effetto Doppler che considera ulteriori micro-movimenti del target, che possono essere sovrapposti al moto principale. Può essere quindi impiegato per rilevare le caratteristiche micro-Doppler, di diversi target in movimento. Tali caratteristiche, dette anche signatures micro-Doppler, si dimostrano essere una peculiarità unica e distintiva per quanto riguarda il movimento umano. Lo scopo della tesi è quello di fornire un approccio di misura che sia generale ed indipendente dalla particolare tecnologia, da usarsi per applicazioni riguardanti l'identificazione di umani. L'approccio prevede una lista di blocchi elementari, riguardanti la scelta del dispositivo e dell'ambiente di misura, l'acquisizione di signatures micro-Doppler e lo sviluppo di un algoritmo per l'analisi e la classificazione delle signatures. La procedura è stata quindi testata sia nel caso si impieghi una tecnologia ad ultrasuoni, che una tecnologia radar. È stato inoltre sviluppato un algoritmo innovativo per estrarre un insieme di parametri dalle signatures acquisite, per poi essere usati con lo scopo di classificare i target umani analizzati. Le prestazioni della procedura di riconoscimento sono state valutate in funzione di alcuni parametri chiave dell'algoritmo sviluppato, al fine di valutarne robustezza ed affidabilità. I risultati ottenuti mostrano un alto livello di riconoscimento positivo, per diversi target umani ed attività analizzate, e sia nel caso si impieghino onde ultrasonore che a radiofrequenza.