- Investigadores de la Universidad Carnegie Mellon pueden mapear cuerpos humanos a través de paredes usando señales WiFi.
- La tecnología rastrea puntos clave en el cuerpo para su detección, ampliando investigaciones previas sobre el uso de señales WiFi para localizar humanos.
- Los autores del estudio posicionan el avance como útil para la privacidad, incluso si abre las posibilidades para un seguimiento humano mucho más fácil y económico.
No está claro de inmediato cómo usar solo una señal WiFi para rastrear el movimiento humano a través de las paredes mejora privacidad personal… pero eso es lo que afirma un nuevo estudio de la Universidad Carnegie Mellon.
En un artículo publicado recientemente, los investigadores ampliaron el estudio del empleo de señales WiFi para mapear el movimiento humano, especialmente en situaciones de poca luz que hacen que el uso de otras tecnologías sea menos deseable. Escriben:
“Desarrollamos una red neuronal profunda que asigna la fase y la amplitud de las señales WiFi a las coordenadas UV dentro de 24 regiones humanas. Los resultados del estudio revelan que nuestro modelo puede estimar la pose densa de múltiples sujetos, con un rendimiento comparable al de los enfoques basados en imágenes, utilizando señales WiFi como única entrada”.
Este camino abre las opciones para el seguimiento humano de bajo costo y ampliamente accesible a través de las paredes.
La tecnología de alto costo ha mapeado con éxito los movimientos de las personas a través de las paredes durante años. Y los investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts han pasado más de una década trabajando en formas de ver más fácilmente a las personas a través de las paredes, ya sea usando señales de teléfonos celulares o WiFi. En el estudio de Carnegie Mellon, los científicos hicieron que las señales WiFi enviaran y recibieran las coordenadas de un cuerpo y luego usaron DensePose para mapear el cuerpo.
Del estudio:
“Los avances en las técnicas de visión por computadora y aprendizaje automático han llevado a un desarrollo significativo en la estimación de poses humanas en 2D y 3D a partir de cámaras RGB, LiDAR y radares. Sin embargo, la estimación de la pose humana a partir de imágenes se ve afectada negativamente por la oclusión y la iluminación, que son comunes en muchos escenarios de interés”.
Al reducir la necesidad de tecnología avanzada y costosa, los investigadores de Carnegie Mellon dicen que pueden hacer que el seguimiento humano esté más disponible. De alguna manera, también han posicionado el avance como una situación positiva para la privacidad. No necesita señales WiFi para ver que es un poco incompleto.
Tim Newcomb es un periodista que vive en el noroeste del Pacífico. Cubre estadios, zapatillas, equipo, infraestructura y más para una variedad de publicaciones, incluida Popular Mechanics. Sus entrevistas favoritas han incluido reuniones con Roger Federer en Suiza, Kobe Bryant en Los Ángeles y Tinker Hatfield en Portland.
Source link