明敏 豐色 發自 凹非寺
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現在，
只用WiFi
就能“看”到你在房間裡幹啥了……
（你…幹…嘛……啊啊啊啊）
多人追蹤也是so easy：
過程中完全不需要拍下影象、
不需要攝像頭
。
輸入的僅是WiFi一維訊號，輸出則是三維人體姿態。
兩臺路由器
即可搞定！換算成本都不到500塊。
而且還不受環境光線、目標被遮擋的影響，效果接近於基於2D影象進行識別的方法。
啊這，難道說WiFi能“看到”我？更進一步……WiFi能
監視
我？？
OMG，蝙蝠俠劇情要照進現實了？？
要知道在《暗黑騎士》裡，哥譚市所有人的手機都變成了監控裝置，同一空間裡所有人的一舉一動都能被實時記錄。
網友們已經構思恐怖腦洞了：
想象一下，只需一臺連線WiFi接收器的電視機，別人就能看到我們全家在幹啥了。
有人甚至說，以後可能必須要在身上塗保護層來遮蔽WiFi訊號。
搞全身追蹤，不要用攝像頭了
如上提到的方法，是
卡耐基梅隆大學
（CMU）機器人研究所的新成果。
研究的本身目的是為了保護隱私，畢竟在很多非公共場所，如養老院、獨居老人家中，監控非常有必要，但是使用攝像頭又很難保證隱私安全。
使用雷達倒是能解決隱私問題，但價格和具體可操作上就很勸退了。
於是，該團隊想到了用現在幾乎各家必備的WiFi來進行識別。
所以在裝置上，僅需兩臺再也普通不過的家用路由器（每個至少有3根天線）就可以了。
原理也很簡單，就是利用WiFi訊號中的
通道狀態資訊
（CSI）資料。
這些資料是一堆複雜的十進位制序列，可以表示發射訊號波和接收訊號波之間的比率。
當它們在發射器和接收器之間傳輸時，一旦接觸到人體，就會被修改。
於是，透過解讀這些“改變”，就可以檢測到人體姿態。
為此，研究人員開發了一個“基於區域”的卷積神經網路分析pipeline，該pipeline可以定位人體的各個部位。
然後再將WiFi訊號的相位和振幅對映到
24個
人體區域裡的座標，實現最終的全身姿態追蹤。
具體來說，模型透過三個分量從WiFi訊號中生成人體表面的UV座標。
首先，透過振幅和相位Sanitization步驟對原始CSI訊號進行“淨化”處理。
然後，將處理過的CSI訊號透過雙分支編碼器-解碼器網路轉換為2D特徵圖。
接著，將2D特徵饋送到一個叫做DensePose RCNN的架構中。
該架構靈感就來自Facebook已經開源的人體姿勢實時識別系統DensePose。DensePose入選了2018年CVPR的Oral環節，主要是把2D影象轉換成3D人體模型。
所以這步的目的就是算出2D特徵圖對應的3D姿態，也就是估計出UV座標。
最後，在訓練主網路之前，作者還將用影象生成的多層次特徵圖與WiFi訊號生成的多水平特徵圖之間的差異進行了最小化，進一步完善了最終結果。
儘管我們從肉眼看上去，兩種方法的最終結果差不多，但在資料方面，基於影象的方法效果還是更好一些。
比如在同樣環境佈局下，基於WiFi方法的精確度都低於影象方法。
△數值越高意味著越好
不同環境佈局的情況也是如此。
與此同時，如果遇到資料集中不包含的動作，該方法也無法識別成功。如果人數超過3個，也發生“丟人”情況。
下圖中左邊兩幅是罕見動作失敗案例，右邊兩幅是3人以上識別失敗情況。
不過團隊認為，如上問題可以透過進一步擴充資料集來解決。
除此之外，該方法對路由器的放置位置要求很高，並且會對其他WiFi網路造成影響。
來自CMU團隊，有2位華人作者
論文一作為
Jiaqi Geng
，他來自卡耐基梅隆大學，去年8月獲得了機器人專業碩士學位。
另一位華人作者是
Dong Huang
，他現在是卡耐基梅隆大學高階專案科學家。
他的研究方向一直都是利用深度學習進行訊號識別。比如之前已經實現了用WiFi訊號實時識別2D人體姿態。
最後一位作者是
Fernando De la Torre
，他現在卡耐基梅隆大學機器人研究所副教授。
他的研究方向主要為計算機視覺，涉及領域包括人體姿態識別、AR/VR等。
2014年曾創辦過一家開發人臉識別技術的公司FacioMetrics LLC，2年後被Facebook收購。
作者團隊表示，目前該方法效能還受限於可用來訓練的資料不多，未來，他們計劃擴充資料集。
論文地址：
https：//arxiv。org/abs/2301。00250
— 完 —
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