穿墻透視法！MIT讓W(xué)iFi追蹤人體看穿姿勢(shì)動(dòng)作

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關(guān)鍵信息：MIT和波士頓大學(xué)等組成的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種可以穿透墻壁提供準(zhǔn)確人體姿勢(shì)估計(jì)的系統(tǒng)，做RF-Pose，基于WiFi追蹤人體信號(hào)和反射人體的特性，通過(guò)跨形態(tài)的監(jiān)督學(xué)習(xí)，該系統(tǒng)可以準(zhǔn)確估計(jì)遮擋物背后的人體2D動(dòng)作。

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

透過(guò)墻壁就可以看到人，可能聽(tīng)起來(lái)像漫畫和超級(jí)英雄里才會(huì)出現(xiàn)的場(chǎng)景，但是麻省理工學(xué)院、波士頓大學(xué)和德雷珀的一個(gè)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了一種人工智能（AI）系統(tǒng)，可以做到這一點(diǎn)。

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

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

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

嚴(yán)格地說(shuō)，這并不是第一個(gè)可以估計(jì)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(kāi)發(fā)了一種單像素相機(jī)，通過(guò)記錄從墻上散射的光強(qiáng)度來(lái)拍攝背后的物體；2017年10月，麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)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(lái)檢測(cè)墻角附近是否有人或物體，甚至可以估計(jì)它的運(yùn)動(dòng)軌跡和速度，但這兩種技術(shù)都有相當(dāng)嚴(yán)重的局限性。

在重建一個(gè)場(chǎng)景之前，交通大學(xué)研究人員的相機(jī)需要至少5萬(wàn)次捕捉光線，而麻省理工學(xué)院的算法只能檢測(cè)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(shí)應(yīng)該怎么辦呢？MIT 人工智能實(shí)驗(yàn)室隊(duì)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(diǎn)都是模糊的，不能應(yīng)用到實(shí)際情況中。在精確度不高的情況下，常用的方法是對(duì)其進(jìn)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(wèn)題又來(lái)了，人們看不見(jiàn)WiFi信號(hào)，更無(wú)法提供通過(guò)WiFi檢測(cè)到的人體姿態(tài)估計(jì)的高精度數(shù)據(jù)。這時(shí)MIT博士生趙明民說(shuō)道：我們的解決方法是跨形態(tài)的監(jiān)督學(xué)習(xí)。同時(shí)采集圖片和WiFi信號(hào)，用基于圖片的視覺(jué)模型來(lái)訓(xùn)練WiFi信號(hào)。

這就相當(dāng)于一個(gè)是“老師”，一個(gè)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(shí)從WiFi信號(hào)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(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)。并且，是學(xué)生將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)一整合，在穿透墻壁的情況下也可以估計(jì)人體姿態(tài)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)在可見(jiàn)的場(chǎng)景中進(jìn)行測(cè)試時(shí)，基于WiFi的系統(tǒng)幾乎和用于訓(xùn)練它的基于視覺(jué)的系統(tǒng)一樣精確。然而，與基于視覺(jué)的姿勢(shì)估計(jì)不同，基于WiFi的系統(tǒng)可以通過(guò)墻壁來(lái)估計(jì)2D的姿勢(shì)，盡管他們從未接受過(guò)這樣的場(chǎng)景訓(xùn)練。

該系統(tǒng)在2018年國(guó)際計(jì)算機(jī)攝影大會(huì)（ICCP 2018）上 年被授予“最佳海報(bào)”獎(jiǎng)，論文已被CVPR 2018收錄。

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