“隔着墙也能看清你的姿势 人工智能怎么练就“穿墙透视””

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下图:在人工智能透视图中看到的三个个体。

古人云，壁有耳。

但是，能够像“墙上有眼睛”一样穿透墙壁透视，就像是无从下手的本领。

但是现在，麻省理工学院的研究者科学家们正在使用人工智能构建透视眼。 在墙后面的一举一动，都能看到它。

黑科技公司

这个“透视”的区别是什么？

麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室的研究小组正在开发“穿墙透视”技术。 他们最新的项目“rf-pose”使用ai (人工智能)训练无线电设备感知人类的姿势和运动。 这项技术可以穿墙注意墙的另一边的情况。

人体姿势推断是指从人体图像中提取手臂和腿部的关节、躯干和头部的关键点，用这些新闻重构2d的人体骨骼。 通俗地说，就是将人简化为“火柴人”的样子。

但是，以往的人体姿态估计是通过摄像机拍摄的图像实现的，这是因为当人体被墙壁等物体遮挡时，姿态估计将面临困境:如果人体被部分遮挡，人们可以根据视觉部位，大致估计身体其余部位的位置。 一旦障碍物完全挡住了人，设备就会变得无力。

要估计墙壁另一侧的人体姿势，透视是不可缺少的。 常见的是x光，但这需要受检者完全在x光辐射中。 这在现实中显然是不现实的。

如何通过“wi-fi”识别姿势？

现有技术可以显示隐藏障碍物后个体的位置，但无法正确描述目标的移动。 此次研究小组训练，分析人工智能在人体动作时在身体14处反射的无线信号，制作与人类同步的视频。

他们采用的手段是无线电信号。 是的。 我们每天都使用wi-fi。 这是最典型的无线电信号。 由于人体的高含水量，无线电信号难以透过。 因为这个信号一旦遇到人体就会反射回来，穿过墙壁，被另一侧的探测器接收。

但是，探测器接收到的信号噪声非常大，不仅是人体反射回来的信号，也很难有经过其他反射路径收集到的信号。 为此，他们设计了用于rf-pose的ai系统，通过神经网络学习推测了人体的姿势。

研究人员使用无线设备和照相机收集数据，在校园的50个地方收集了50多个小时的数据。

然后，他们从照片中，将学生们的轮廓简化为骨骼，并与相应的无线电信号一起发送到神经互联网上。

经过训练，rf-pose只有依靠人体反射的无线电信号，才能准确预测身体的姿势和行为。

用途

推广到3d，帮助照顾独居的老年人

该技术应用前景广阔。 “例如，警察可以使用这项技术透视墙壁后，研究人员卡特比说。 墙后面的人站着，他可能拿着枪站着。 但是，研究项目现阶段集中在医疗应用上。

研究人员表示，这种穿墙透视技术可以用于监测帕金森病和多发性硬化症患者的病情，并允许医生调整药量。 据该系统监测，虚弱独居的人不必担心在家跌倒或受伤，但没有人发现。

该小组的下一项工作是将2d的姿势估计扩展到3d，如果能够实现，将反映更微小的运动。 该技术有一个重要的实用场合:如果检测到老人的手有规律地微微颤动，系统可以建议受试者检查帕金森病。

我很担心

人们是否全天候受到监视

当然，不懈努力穿透现实墙壁的不仅是麻省理工学院的科学家们，安全行业中更为人熟知的是穿墙透视器，还有可以直接识别和透视室内现有wifi的警用仪器。 这个技术是惊人的雄辩，让人担心会不会永远处于无形的监视之下。

为了保护招聘者的隐私，研究小组收集的匿名数据都经过被试同意后进行了加密。

研究人员表示，在今后的实际应用中，计划建立一种“同意机制”，允许招聘者通过特定的动作打开监视。

鉴于wifi技术从以前开始就渗透到无线局域网以外的音频、遥控器、传感等新兴行业，人们对wifi带来的个人新闻安全性和隐私问题的不安越来越大。 但是，新的处理方法也不断出现，如东京大学的研究者们正在开发屏蔽wi-fi信号的墙漆等。 总公司宗合