[ 摘要 ]研讨人员运用神经网络来剖析从人类目的身体上反射回来的无线电信号，然后创立出静态的笼统人形图。当目的执行行走、中止、坐立或摆动四肢等举措时，这些人形图就会跟着做出相应的变化。

【腾讯科技编者按】不断以来，用X射线穿透墙壁看到对面的人，似乎都是科幻小说中天马行空的想象。但在过来的十年间，来自于麻省理工学院计算机迷信与人工智能实验室（CSAIL）迪纳-卡塔比（Dina Katabi）教授的研讨小组最新的研讨效果，让我们不时接近这种“透过墙壁看人”的场景。

这个小组的研讨项目名叫“RF-Pose”，能经过人工智能（AI）技术来训练无线设备感知人们的姿态与举措，甚至是在墙壁的另一侧都可以辨认。

研讨人员运用神经网络来剖析从人类目的身体上反射回来的无线电信号，然后创立出静态的笼统人形图。当目的执行行走、中止、坐立或摆动四肢等举措时，这些人形图就会跟着做出相应的变化。

该研讨小组表示，RF-Pose项目可以用来检测帕金森症、多发性硬化症（MS）以及肌肉萎缩症等，从而协助病人更好的理解病情停顿，让医生相应的调整药物医治。它还可以协助老年人更独立的生活，监测跌倒、受伤和活动形式的变化，提供额定的监测效果。该团队目前正在与医生协作，探究RF-Pose在医疗保健范畴的使用。

该团队搜集的一切数据都经过了受试者的赞同，同时经过了匿名化和加密处置，维护用户的隐私。关于将来的实践运用，团队方案创立一个“赞同机制”。在这个机制中，装置设备的人被要求停止一组特定的举措，以便开启整个监测进程。

“我们曾经看到，被监测者的行走速度和自主活动才能，都为医疗保健效劳者提供了一种以前从未有过的方式，这对各种疾病的医治和恢复也具有积极的意义。”卡塔比表示，他曾经撰写了一篇关于这套零碎的论文。“我们这种办法最关键的优势是病人不需求佩戴传感器，也不需求总是给本人的设备充电。”

除了医疗保健范围，该团队还表示RF-Pose零碎还可以被用于开发新型视频游戏项目。玩家可以在家中模仿游戏中的举措，甚至还可以在搜救义务中寻觅幸存者。

目前研讨人员面临的应战次要是大少数神经网络都是经过手工标志数据的方式停止。比方训练一套可以辨认猫的神聚集了全世界身经百战的最优秀的创业导师，汇集了全世界各国最优质的产业资源，召唤全球未来的商业领袖。经网络零碎需求检查少量的图片，并且为每张图片标志“是猫”或许“不是猫”。但无线电信号却无法随便的被人类标志。

为理解决这个成绩，研讨人员应用无线设备与照相机搜集了一些例子，包括不计其数张照片，并且照片中的人在停止不同的活动，比方走路、说话、坐立、开门、等电梯等。

然后，团队应用这些图像提取人形图像，并将其显示给神经网络和对应的无线电信号。这种相互结合的例子使RF-Pose零碎可以更好的理解无线电信号与所辨认目的之间的联络。

在完成训练后，RF-Pose可以在没有摄像机的状况下预估目的人物的姿态和举措，并且只接纳从人体反射回来的无线电信号。

由于摄像头无法穿透墙壁，所以神经网络不会对没有墙壁的数据停止训练。让研讨团队感到十分不测的是，该神经网络可以自主学习，并且辨认整个墙面面前的举措。

“假如你将计算机视觉零碎看成是一位教师，那么这就是个十分好的例子证明先生比教师表现得更好。”研讨团队表示。

除了感知运动，研讨团队还表示该零碎应用无线信号的精确识精确率到达了83%。这种才能在搜救场景下十分有用，可以协助搜救人员理解特定人群的身份。

目前该模型只能输入2D的人形图，团队正在努力希望将来可以输入3D人形图，可以更精确的反映粗大的举措。比方经过3D人形图可以检测老年人的手臂能否常常摇摆，从而判别能否需求停止进一步的反省。

“经过视觉数据和人工智能的结合，我们可以更好的了解四周的环境，让生活变得更平安、更无效率。”研讨团队表示。（编译/音希）