穿墻透視法！MIT讓W(xué)iFi追蹤人體看穿姿勢動作

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關(guān)鍵信息：MIT和波士頓大學(xué)等組成的團隊開發(fā)了一種可以穿透墻壁提供準(zhǔn)確人體姿勢估計的系統(tǒng)，做RF-Pose，基于WiFi追蹤人體信號和反射人體的特性，通過跨形態(tài)的監(jiān)督學(xué)習(xí)，該系統(tǒng)可以準(zhǔn)確估計遮擋物背后的人體2D動作。

關(guān)鍵意義：在許多真實的場景，例如自動駕駛、搜索和救援中，透過障礙看到背后的場景可以提供戰(zhàn)術(shù)優(yōu)勢。

透過墻壁就可以看到人，可能聽起來像漫畫和超級英雄里才會出現(xiàn)的場景，但是麻省理工學(xué)院、波士頓大學(xué)和德雷珀的一個團隊已經(jīng)開發(fā)出了一種人工智能（AI）系統(tǒng)，可以做到這一點。

該系統(tǒng)叫做RF-Pose，可以穿過墻壁和遮擋物提供準(zhǔn)確的人體姿勢估計。它利用了WiFi可以穿透墻壁，并反射人體的特性，用其來追蹤人體的動作，并使用跨模式監(jiān)督的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練這些無線電信號，以便更精確地估計人體2D姿勢。

該系統(tǒng)只通過一張照片，就可以進行人體姿態(tài)估計，將圖片中人的頭、手、腿等等位置的關(guān)鍵點標(biāo)注出來，形成一個精準(zhǔn)的“人體骨架”。

該團隊的首席研究員在一份聲明中說：“在許多真實的場景中，例如自動駕駛導(dǎo)航，以及搜索和救援中，透過障礙看到背后的場景可以提供戰(zhàn)術(shù)優(yōu)勢?！?/p>

嚴格地說，這并不是第一個可以估計人體姿態(tài)的系統(tǒng)。

2017年1月，西安交通大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種單像素相機，通過記錄從墻上散射的光強度來拍攝背后的物體；2017年10月，麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與人工智能實驗室（CSAIL）的科學(xué)家們發(fā)明了一種人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以來檢測墻角附近是否有人或物體，甚至可以估計它的運動軌跡和速度，但這兩種技術(shù)都有相當(dāng)嚴重的局限性。

在重建一個場景之前，交通大學(xué)研究人員的相機需要至少5萬次捕捉光線，而麻省理工學(xué)院的算法只能檢測到視頻中的物體，相比之下，RF-Pose系統(tǒng)只需要使用一張普通的照片。

但當(dāng)人體被墻壁等物體遮擋時應(yīng)該怎么辦呢？MIT 人工智能實驗室隊提出了一種富有創(chuàng)造力的解決方案：使用WiFi。WiFi可以穿透墻壁，并且可以反射人體，是良好的人體追蹤器。

但是，WiFi雖能追蹤人體位置，但由于精度不夠高，很多關(guān)鍵點都是模糊的，不能應(yīng)用到實際情況中。在精確度不高的情況下，常用的方法是對其進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，用大量的數(shù)據(jù)提高它的精度。

但問題又來了，人們看不見WiFi信號，更無法提供通過WiFi檢測到的人體姿態(tài)估計的高精度數(shù)據(jù)。這時MIT博士生趙明民說道：我們的解決方法是跨形態(tài)的監(jiān)督學(xué)習(xí)。同時采集圖片和WiFi信號，用基于圖片的視覺模型來訓(xùn)練WiFi信號。

這就相當(dāng)于一個是“老師”，一個是“學(xué)生”。圖片老師將圖片中的人體姿態(tài)數(shù)據(jù)教給學(xué)生，學(xué)生同時從WiFi信號中找到相同的數(shù)據(jù)。二者雖不在同一空間中，但接收到了實時的數(shù)據(jù)。并且，是學(xué)生將這些數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)一整合，在穿透墻壁的情況下也可以估計人體姿態(tài)。

實驗結(jié)果表明，當(dāng)在可見的場景中進行測試時，基于WiFi的系統(tǒng)幾乎和用于訓(xùn)練它的基于視覺的系統(tǒng)一樣精確。然而，與基于視覺的姿勢估計不同，基于WiFi的系統(tǒng)可以通過墻壁來估計2D的姿勢，盡管他們從未接受過這樣的場景訓(xùn)練。

該系統(tǒng)在2018年國際計算機攝影大會（ICCP 2018）上 年被授予“最佳海報”獎，論文已被CVPR 2018收錄。

生成海報

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