(esquerda) Um par de transceptores WiFi está inserido do lado de fora. O transmissor envia um sinal sem fio cuja potência (ou magnitude) recebida é medida pelo receptor. Então, dada a sequência de vídeo à direita - e usando apenas as medições de potência recebidas - o XModal-ID pode determinar se a pessoa atrás da parede da figura à esquerda é a mesma pessoa na imagem de vídeo. Crédito:B. Korany et al.
Os pesquisadores do laboratório da UC Santa Barbara, professor Yasamin Mostofi, permitiram, pela primeira vez, determinar se a pessoa atrás de uma parede é a mesma pessoa que aparece em determinado vídeo, usando apenas um par de transceptores WiFi externos.
Este novo sistema de identificação de pessoas baseado em modo cruzado de vídeo-WiFi, ao qual eles se referem como XModal-ID (pronuncia-se Cross-Modal-ID), pode ter uma variedade de aplicações, de vigilância e segurança a casas inteligentes. Por exemplo, Considere um cenário em que a polícia tenha um vídeo de um assalto. Eles suspeitam que o ladrão está escondido dentro de uma casa. Um par de transceptores WiFi fora da casa pode determinar se a pessoa dentro da casa é a mesma que está no vídeo do roubo? Perguntas como essa motivaram essa nova tecnologia.
"Nossa abordagem proposta torna possível determinar se a pessoa atrás da parede é a mesma que está na filmagem, usando apenas um par de transceptores WiFi prontos para uso externo, "disse Mostofi." Esta abordagem utiliza apenas medições de potência recebidas de um link WiFi. Não é necessário que nenhum dado prévio de WiFi ou vídeo de treinamento da pessoa seja identificado. Também não requer nenhum conhecimento da área de operação. "
A metodologia proposta e os resultados experimentais aparecerão na 25ª Conferência Internacional sobre Computação Móvel e Redes (MobiCom) em 22 de outubro.
Nos experimentos da equipe, um transmissor WiFi e um receptor WiFi atrás das paredes, fora de uma sala onde uma pessoa está caminhando. O transmissor envia um sinal sem fio cuja potência recebida é medida pelo receptor. Então, dada a filmagem de vídeo de uma pessoa de outra área - e usando apenas as medições de potência sem fio recebidas - o receptor pode determinar se a pessoa atrás da parede é a mesma pessoa vista na filmagem.
Esta inovação se baseia em trabalhos anteriores no Laboratório Mostofi, que foi pioneira na detecção de sinais de radiofrequência do dia-a-dia, como WiFi, desde 2009.
"Contudo, identificando uma pessoa através das paredes, da filmagem de vídeo do candidato, é um problema consideravelmente desafiador, "disse Mostofi. O sucesso de seu laboratório nesta empreitada se deve à nova metodologia proposta por eles desenvolvida.
"A maneira como cada um de nós se move é única. Mas como capturamos e comparamos adequadamente o conteúdo das informações de marcha dos sinais de vídeo e WiFi para estabelecer se eles pertencem à mesma pessoa?"
Os pesquisadores propuseram uma nova maneira que, pela primeira vez, pode traduzir o conteúdo de caminhada do vídeo para o domínio sem fio.
"Nossa abordagem é multidisciplinar, desenho de áreas de comunicação sem fio e visão, "disse Chitra Karanam, um de três Ph.D. alunos do projeto. Dadas algumas imagens de vídeo, a equipe utilizou primeiro um algoritmo de recuperação de malha humana para extrair a malha 3-D que descreve a superfície externa do corpo humano em função do tempo. Eles então usaram a aproximação de ondas eletromagnéticas de Born para simular o sinal de RF que teria sido gerado se essa pessoa estivesse andando em uma área WiFi.
Em seguida, eles empregaram sua abordagem de processamento de frequência de tempo para extrair características-chave da marcha do sinal WiFi real (que foi medido atrás da parede) e do sinal simulado baseado em vídeo. Os dois sinais são comparados para determinar se a pessoa na área WiFi é a mesma pessoa no vídeo.
O pipeline de processamento dos pesquisadores envolve uma série de funções matemáticas, incluindo transformada de Fourier de curto prazo e funções de Hermite, para obter o espectrograma do sinal recebido. "Um espectrograma carrega o conteúdo de frequência-tempo do sinal, que carrega implicitamente as informações de marcha da pessoa, "explicou Belal Korany, outro Ph.D. aluno envolvido no esforço.
Várias características importantes da marcha são extraídas de ambos os espectrogramas e devidamente comparadas para declarar se a pessoa no vídeo está atrás da parede.
"Testamos essa tecnologia extensivamente em nosso campus, "disse Herbert Cai, o terceiro Ph.D. aluno do projeto. O laboratório testou sua nova tecnologia em 1, 488 pares WiFi-vídeo, retirado de um grupo de oito pessoas, e em três áreas diferentes atrás da parede, e alcançou uma precisão geral de 84% na identificação correta da pessoa atrás da parede.
