MIT 的計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）今天發佈了一項研究成果。他們發現，可以利用 Wi-Fi 信號的變化情況來識別出被牆擋住的人（最多可識別 15 人），甚至還能確定其呼吸方式和心率，準確率可達 90%。你一定會想：那不是相當於 X 光？功能上的確類似，不過不用擔心輻射問題，因為研究人員聲稱其發射功率僅僅是普通手機的萬分之一。
他們是怎麼做的呢？這一切只需要一台名為 RF-Capture 的設備。該設備可以發送無線信號，然後分析信號的反射情況來拼湊出人體的形態。實際上該設備所採用的無線射頻技術 2年 前他們就研發出來了，只不過當時只能用來識別出一牆之隔的動作，尚無法識別出對象的形態。經過 2年 的打磨，現在他們已經可以識別出人體形態的微妙區別了。
其具體識別過程是這樣的。首先在一間屋子放置 RF-Capture 設備，然後發射無線信號。信號會穿透牆壁，當信號遇到在隔壁走動的人時，就會在人體的不同部分發生折射。RF-Capture 就會給這些折射情況 “拍照”，經過一段時間的拍照，採集到足夠的樣本之後，研究人員再利用算法來識別出人體部位，最後拼湊出移動對象的輪廓（參見下面視頻）。在某些實驗中針對特定運動模式進行調整後這套系統甚至還能識別出人在空中寫字的筆跡（效果跟 Kinect 差不多）。
雖然目前這項技術還沒有實際應用，但 MIT 的研究人員卻給出了一些未來的應用場景，比方説跟蹤獨居老人的行動，以防跌倒的時候能及時通知相關人員；或者利用其手勢識別功能，在智能家居的某些場景中控制家用電器。
當然，有人可能也會想到用來捉姦—不要以為房間裏沒有竊聽器和攝像頭就沒事了，隔牆有眼。不過，研究人員透露目前已經在研發屏蔽器功能，確保設備只能跟蹤它的主人。
WiFi 的黑科技還不止這一種，比方説加州大學芭芭拉分校的研究人員也曾利用類似技術來計算人數。
本文參考了多個信息來源：rfcapture.csail.mit.edu、theverge.com、gizmodo.com
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資料來源：36Kr
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