(izquierda) Un par de transceptores WiFi están insertados en el exterior. El transmisor envía una señal inalámbrica cuya potencia (o magnitud) recibida es medida por el receptor. Luego, Dadas las imágenes de video de la derecha, y utilizando solo las mediciones de potencia recibidas, XModal-ID puede determinar si la persona detrás de la pared de la figura de la izquierda es la misma persona en las imágenes de video. Crédito:B. Korany et al.
Los investigadores del laboratorio del profesor de UC Santa Bárbara Yasamin Mostofi han habilitado, por primera vez, determinar si la persona detrás de una pared es la misma persona que aparece en un video determinado, utilizando solo un par de transceptores WiFi en el exterior.
Este novedoso sistema de identificación de personas basado en la marcha transmodal de video-WiFi, al que se refieren como XModal-ID (pronunciado Cross-Modal-ID), podría tener una variedad de aplicaciones, desde vigilancia y seguridad hasta hogares inteligentes. Por ejemplo, considere un escenario en el que la policía tiene un video de un robo. Sospechan que el ladrón se esconde dentro de una casa. ¿Puede un par de transceptores WiFi fuera de la casa determinar si la persona que está dentro de la casa es la misma que aparece en el video del robo? Preguntas como ésta han motivado esta nueva tecnología.
"Nuestro enfoque propuesto permite determinar si la persona detrás de la pared es la misma que aparece en las imágenes de video, utilizando solo un par de transceptores WiFi estándar en el exterior, ", dijo Mostofi." Este enfoque utiliza sólo las mediciones de potencia recibidas de un enlace WiFi. No necesita ningún dato de entrenamiento previo de WiFi o video de la persona para ser identificada. Tampoco necesita ningún conocimiento del área de operación ".
La metodología propuesta y los resultados experimentales aparecerán en la 25a Conferencia Internacional sobre Computación Móvil y Redes (MobiCom) el 22 de octubre.
En los experimentos del equipo, un transmisor WiFi y un receptor WiFi están detrás de las paredes, fuera de una habitación donde una persona camina. El transmisor envía una señal inalámbrica cuya potencia recibida es medida por el receptor. Luego, dado el metraje de video de una persona de otra área, y usando solo las mediciones de potencia inalámbrica recibidas, el receptor puede determinar si la persona detrás de la pared es la misma persona que se ve en el metraje de video.
Esta innovación se basa en trabajos anteriores en Mostofi Lab, que ha sido pionera en la detección con señales de radiofrecuencia cotidianas como WiFi desde 2009.
"Sin embargo, identificar a una persona a través de las paredes, a partir de secuencias de vídeo de candidatos, es un problema considerablemente desafiante, ", dijo Mostofi. El éxito de su laboratorio en este esfuerzo se debe a la nueva metodología propuesta que desarrollaron.
"La forma en que cada uno de nosotros se mueve es única. Pero, ¿cómo capturamos y comparamos correctamente el contenido de la información de la marcha del video y las señales de WiFi para establecer si pertenecen a la misma persona?"
Los investigadores han propuesto una nueva forma de que, por primera vez, puede traducir el contenido de la marcha de video al dominio inalámbrico.
"Nuestro enfoque es multidisciplinario, extrayendo de áreas tanto de comunicaciones inalámbricas como de visión, "dijo Chitra Karanam, uno de los tres Ph.D. estudiantes en el proyecto. Dadas algunas imágenes de video, El equipo utilizó primero un algoritmo de recuperación de malla humana para extraer la malla tridimensional que describe la superficie exterior del cuerpo humano en función del tiempo. Luego utilizaron la aproximación de ondas electromagnéticas de Born para simular la señal de RF que se habría generado si esta persona caminara en un área WiFi.
A continuación, emplearon su enfoque de procesamiento de tiempo-frecuencia para extraer características clave de la marcha tanto de la señal WiFi real (que se midió detrás de la pared) como de la señal simulada basada en video. Luego, las dos señales se comparan para determinar si la persona en el área WiFi es la misma persona en el video.
La línea de procesamiento de los investigadores involucra una serie de funciones matemáticas, incluyendo la transformada de Fourier de corta duración y las funciones de Hermite, para obtener el espectrograma de la señal recibida. "Un espectrograma lleva el contenido de frecuencia-tiempo de la señal, que lleva implícitamente la información de la marcha de la persona, "explicó Belal Korany, otro Ph.D. estudiante involucrado en el esfuerzo.
Luego, se extraen varias características importantes de la marcha de ambos espectrogramas y se comparan adecuadamente para declarar si la persona en el video está detrás de la pared.
"Hemos probado esta tecnología extensamente en nuestro campus, "dijo Herbert Cai, el tercer Ph.D. estudiante en el proyecto. El laboratorio ha probado su nueva tecnología en 1, 488 pares de video WiFi, extraído de un grupo de ocho personas, y en tres áreas diferentes detrás de la pared, y logró una precisión general del 84% en la identificación correcta de la persona detrás de la pared.
