導讀
近日，美國麻省理工學院（MIT）計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）Dina Katabi 教授領導的科研團隊開發的最新項目“RF-Pose”，採用人工智能（AI）教會無線設備“穿牆”感知人體的姿勢與運動。
背景
“X射線視覺”（X-ray vision ），俗稱“透視眼”，往往都是出現在科幻小說中，例如漫畫英雄“超人”就具備這樣的能力，他能透過遮擋看到物體背後的東西。對於真實世界的應用來說，這種“透視”能力以往一直被視為不著邊際的科學幻想。
然而近些年，科學家們的創新研究讓“透視眼”逐漸從科幻變為現實。先帶大家回顧一下曾介紹過的相關創新成果：
1）美國加州大學聖巴巴拉分校（UCSB）的科研人員首次演示了一種新方案，利用兩架無人機發射和接收Wi-Fi無線信號，透過牆壁對牆後物體進行三維成像
2）德國慕尼黑工業大學的科研人員利用Wi-Fi發射器的雜散輻射，建立起Wi-Fi發射器周圍物體的三維全息圖。由於Wi-Fi信號可以穿牆，所以房間內洩漏出的Wi-Fi信號，甚至可用於在房間外“穿牆”觀測房間內物體的圖像。
（圖片來源：Friedemann Reinhard/Philipp Holl/慕尼黑工業大學）
3）美國麻省理工學院（MIT）計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）Dina Katabi 教授領導的科研小組開發的 WiTrack 系統可以分析人體反射的無線信號，以“穿牆”的方式檢測人體輪廓信息，捕捉人體動作，預防老人跌倒等。
創新
今天要介紹的創新成果，也是由美國麻省理工學院（MIT）計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）Dina Katabi 教授領導的科研團隊開發，也是他們最新的項目，名為“RF-Pose”。該項目採用人工智能（AI）教會無線設備“穿牆”感知人體的姿勢與運動。
（圖片來源：Jason Dorfman, MIT CSAIL）
相關論文的領導作者是MIT博士生 Mingmin Zhao，論文合著者包括：MIT 教授 Antonio Torralba、博士後 Mohammad Abu Alsheikh、研究生 Tianhong Li、博士生 Yonglong Tian 和 Hang Zhao。這個月晚些時候，他們將在美國猶他州鹽湖城召開的計算機視覺與模式識別（CVPR）會議上發表這篇論文。
技術
簡單說，該技術的原理可以概括為：採用神經網絡分析人體反射的無線電信號，然後創作出一幅動態簡筆畫，能像人類一樣走動、停止、坐下、移動肢體。
然而，在實現這一目標的過程中，研究人員必須面對一個重要挑戰。這個挑戰就是：大多數神經網絡都是通過手工標註的數據來訓練的，例如，被訓練去識別貓的神經網絡，需要人們查看巨大的圖像數據集，將每一副圖像標記為“貓”或“非貓”。可是，無線電信號卻不容易被人類標記。
為了應對這一挑戰，研究人員們採用了一個巧妙的方法：用無線設備加上一個攝像頭來採集樣本。
他們採集了幾千張人們走路、談話、坐下、開門和等電梯的活動圖像，然後從攝像頭拍攝的圖像中提取簡筆畫，這些簡筆畫與相應的無線電信號一起傳送給神經網絡。這種樣本的結合，使得系統能夠學習到無線電信號與場景中人體的簡筆畫之間的關聯。
經過訓練之後，RF-Pose 無需攝像頭，只需要採集來自人體的無線反射信號，就能評估人們的姿勢和運動。
因為攝像頭無法穿牆觀測，所以神經網絡的訓練從來不是依據牆背後另一側的數據。這一點讓MIT團隊特別驚訝，神經網絡竟然可以歸納這些知識，從而“穿牆”掌握人體運動。
此外，在數據採集方面，團隊蒐集的所有數據都徵得了受試者同意，並通過匿名與加密來保護用戶隱私。
價值
團隊稱，該系統可用於檢測帕金森病和多發性硬化症等疾病，有助於更好地理解疾病進展，方便醫生相應地調整施藥。此外，通過檢測跌倒、損傷以及活動模式的變化，這項技術將幫助老年人更加獨立地生活，提高他們活動的安全。相比於其他監測方案，這種方案還有一個顯著優勢，就是無需病人佩戴傳感器或者為設備充電。
除了醫療保健領域的應用，RF-Pose 也可用於新型電子遊戲。在這些電子遊戲中，玩家可以在房間中到處移動。
除了感知運動，這項技術還可以用於搜救任務，幫助定位倖存者。研究人員也展示了他們可以利用無線信號，在一排100個人當中，以83%的精度準確地識別某人。這種能力對於搜救活動特別有用，它將有助於識別特定的人。
研究人員表示，通過將視覺數據與AI技術相結合，這種穿牆觀測的技術將有助於更好地理解場景，讓我們周圍環境變得更智能，使得我們的生活變得更安全、更高效。就像手機和Wi-Fi路由器成為如今家居生活的必要組成部分一樣，這樣的無線技術也將為家居生活開啟新的未來。
未來
在這篇論文中，模型輸出的是二維簡筆畫，但是團隊也正在努力創造三維的表示方式，以便模仿更細微的運動，例如能在體檢時看到老人的手是否有規律地抖動。目前，團隊也正在與醫生們合作探索更多醫療健康領域的應用。
關鍵字
醫療、無線電、人工智能、神經網絡
【1】http://news.mit.edu/2018/artificial-intelligence-senses-people-through-walls-0612
【2】http://witrack.csail.mit.edu/
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