隔墙有眼 隔着墙也能看清你的姿势 人工智能如何练就“穿墙透视”

一个测试人员走进房间，他的下肢图像显示在窗户下面。

随后，测试者被墙壁完全挡住，但人的骨骼却完全显示出来。

上图:房间里三个人。

下图:通过人工智能视角看到的三个人。

古人云，隔墙有耳。

但是，能看破墙似乎是一种遥不可及的技能。

然而现在，麻省理工学院的一群科学家已经用人工智能建造了一双透视眼。你在墙后的一举一动都能被它看到。

黑色技术

这种“视角”有什么区别？

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究团队正在开发“穿墙看”技术。他们的最新项目“射频姿势”是使用人工智能来训练无线设备来感知人类的姿势和运动。这种技术甚至可以隔着墙观察情况。

所谓人体姿态估计是指从人体图像中提取手臂和腿的关节，以及躯干和头部的关键点，并利用这些信息重建2D人体骨骼。通俗地说，就是把人简化成“简笔画”。

然而，在过去，人体姿势估计是通过照相机拍摄的图像来实现的。因此，当人体被墙壁等物体遮挡时，姿势估计会面临困难:如果人体被部分遮挡，人们可以通过可见部位大致猜测身体其余部分的位置；当障碍物完全覆盖人的时候，设备就会束手无策。

透视是估计墙另一边人体姿势所必需的。x光是常见的，但是，这要求考生完全暴露在x光辐射下，这在现实中显然是不切实际的。

如何用“Wi-Fi”识别姿势？

在现有技术中，可以显示隐藏在障碍物后面的个人的位置，但是不能准确描述目标的动作。这个研究小组训练人工智能分析人体运动时从身体14个位置反射的无线电信号，并绘制出与真人同步的运动画面。

他们使用无线信号——是的，我们每天使用的Wi-Fi，是最典型的无线信号。由于人体含水量高，无线信号很难穿透，所以信号遇到人体会反射回来，再次穿过墙壁，被另一侧的探测器接收。

但难点在于探测器接收到的信号噪声很大，不仅包括人体反射的信号，还有其他反射方式采集的信号。因此，他们设计了一个射频姿态的人工智能系统，并通过神经网络学习来估计人类的姿态。

研究人员使用无线设备和摄像头同时收集数据，他们在校园的50个地点收集了50多个小时的数据。

然后，从照片中，他们将学生的轮廓简化成骨骼，并与相应的无线信号一起发送到神经网络。

经过训练，RF-Pose只需通过人体反射的无线信号就能准确预测一个人的姿势和动作。

使用

它将扩展到3D，以帮助监控独居老人

该技术具有广阔的应用前景。“例如，警察可以使用这项技术来观察墙后，”研究员卡塔比说。如果墙后的人是站着的，他可能是拿着枪站着的。然而，目前研究项目主要集中在医学应用上。

研究人员表示，这种穿墙透视技术可用于监测帕金森病或多发性硬化症患者，使医生能够调整剂量。依靠这个系统监控，一些身体虚弱，一个人生活的人，在家不用担心摔倒或者受伤，但是没人发现。

该团队的下一步工作是将2D姿态估计扩展到3D。如果能实现，会体现更多细微的动作。这项技术有重要的实用场景:如果检测到一个老人的手有规律的轻微抖动，系统可以推荐考生做帕金森病检查。

担心

人们会被24小时监控吗

当然，并非只有麻省理工学院的科学家在穿墙透视现实方面不懈努力。在安防领域，它们被广泛称为穿墙透视设备，一些警用设备可以直接在室内识别现有WiFi实现透视。虽然这项技术令人惊叹，但它也让人担心它是否会一直处于无形的监控之下。

为了保护用户的隐私，研究小组收集的所有匿名数据都经过了受试者的批准和加密。

在未来的实际应用中，研究人员表示，他们计划建立一个“同意机制”，用户可以通过具体行动开始监控。

鉴于WiFi技术正在渗透到传统无线局域网之外的音频、远程控制和传感等新领域，人们对WiFi带来的个人信息安全和隐私的焦虑日益加剧。然而，新的解决方案不断出现。例如，东京大学的研究人员开发了一种可以阻挡无线信号的墙漆。新华社宗和