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极彩娱乐客户端app-能够透视的黑科技:隔着墙都能看见你在干嘛

admin 2019-09-07 188人围观 ,发现0个评论

MIT计算机科学及人工智能实验室团队规划出一套人体姿势估量体系,经过无线信号,就能“穿墙而过”,准确监测出视线外的受试者的姿势及运动。

图1 经过人体姿势估量体系得到的2d骨架概括。(来历:mit csail)

所谓人体姿势估量(human pose estimation),是指从人体图画中提取出手臂、腿部极彩娱乐客户端app-能够透视的黑科技:隔着墙都能看见你在干嘛的关节,以及躯干和头部的要害点,并用这些信息从极彩娱乐客户端app-能够透视的黑科技:隔着墙都能看见你在干嘛头组成2D的人体骨架。浅显点说,便是把人简化成“火柴人”的容貌。作为机器视觉的重要分支,人体姿势估量在行为辨认、监控、游戏等场景中都有重要运用。

不过,以往的人体姿势估量是经过相机拍照的图画完成的,因而当人体被墙面等物体遮挡时,姿势估量将面对窘境:假如人体被部分遮挡,人们还能够经过可视的部位,大略估测身体其他部位的方位;而当障碍物将人彻底遮住,设备就将束手无策了。

要估量出墙另一侧的人体姿势,透视是必不可少的。一个简单想到的方案是X射线,不过,这需求被测者彻底处于X射线辐射中,这在实践中明显不切实践。

用“Wi-Fi”信号辨认姿势

MIT计算机科学及人工智能实验室(CSAIL)的研讨人员另辟蹊径,他们运用的手法是无线信号——没错,咱们每天都在用的Wi-Fi便是最典型的无线信号。比较于规范的Wi-Fi信号,这项研讨运用的信号强度还要低1000倍。

因为人体的高含水量,无线信号难以穿透,因而信号在遇到人极彩娱乐客户端app-能够透视的黑科技:隔着墙都能看见你在干嘛体时会反射回来,从头穿过墙体,然后被另一侧的探测器接纳。

从原理上看,用无线信号进行穿墙的监测丝毫不杂乱,但真实困难的当地在于,探测器收到的信号非常喧闹——不只有人体反射回的信号,还有经过其他反射途径搜集到的信号。“从墙面直接反射回来的信号,要比穿过墙体、经人体反射,再一次穿过墙体后收到的信号强得多。”这项研讨的一起作者之一,MIT的计算机科学家Dina Katabi说。因而,他们决议规划一套名为RF-Pose的AI体系,经过神经网络学习估量人体姿势。

研讨团队所面对的一项应战,是练习样本的符号问题。在一般的神经网络练习过程中,人们需求首要对海量图片库进行标示,例如,告知AI这张图片上的是猫。这样,AI才干经过很多图片进行学习。但是,在这个特定的问题中,研讨者很难对图片中的人体姿势进行符号。

为此,研讨人员想到了用无线设备和相机一起搜集数据的办法。在MIT学校的50个地址,他们进行了超越50小时的数据搜集。他们在办公室、咖啡厅、楼梯、走道等场所,搜集了数千名学生行走、攀谈、默坐、开窗、站立等日常活动的相片。

图2数据搜集地址遍及MIT学校

随后,他们从相机拍照的相片中,将学生们的概括简化成骨架,并连同相应的无线信号送至神经网络。这样,神经网络就能学习各种场景下的骨架与无线信号间的对应联系。经过练习,RF-Pose只是依托从人体反射回的无线信号,就能精准猜测一个人的姿势及举动。

值得注意的是,RF-Pose从未接受过“穿墙透视”的姿势判别练习。原因很简单,相机无法拍照墙面后的学生。因而,当MIT团队发现他们的体系能运用所学的常识来处理隔墙的景象时,也感到非常惊奇。“假如你将计算机视觉体系看作教师,这个事例向咱们展现了学生是怎么胜过教师的。”这项研讨的参与者之一,Antonio Torralba教授说道。

图3原始图画(上)、要害点相信图(中)及生成的2D骨架图(下)(来历:研讨论文)

宽广远景Vs隐私忧虑

除了反映被测者的姿势及运动,这项技能乃至能够进行个别辨认。在测验中,RF-Pose从100名志愿者中辨认个别的正确率高达83%。“不只是方位,”Katabi说,“体系监测的是准确的移动。因而,好像人们的指纹极彩娱乐客户端app-能够透视的黑科技:隔着墙都能看见你在干嘛,体系得到的步态也是你绝无仅有的特征,能将你和其他人区分隔。”该团队的下一步作业,是将2D的姿势估量拓宽至3D,如能完成,它将反映出愈加微幅的运动。这一技能具有重要的有用场景:假如检测到一位白叟的手在规则性地微幅颤动,体系就能够主张被测者去做帕金森病的查看。

研讨团队表明,他们期望将这套体系用于帕金森病、多发性硬化等疾病的监测,然后协助人类了解疾病的进程。为此,他们正与医院协作,以探究在医疗范畴的运用。此外,这项技能也或许下降晚年人群独立日子的危险:一旦呈现忽然跌倒、受伤等状况,体系能够向ruru监护人当即宣布警报。

这项技能在令人惊叹之余,也难免让人忧虑,会不会一直处于无形的监控之下。为了维护运用者的隐私,研讨团队搜集的一切匿名数据都得到了被测者的赞同,并进行加密。而在往后的实践运用中,研讨者表明,他们方案树立“赞同机制”,运用者能够经过特定的动作敞开监控。这项作业将在本月的计算机视觉及图画辨认会议(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)上进行展现

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