Investigadores de la Universidad Carnegie Mellon han creado un método de bajo costo para espiar a las personas a través de las paredes utilizando dos enrutadores Wi-Fi para obtener imágenes de la forma y la pose de un ser humano en 3D .
Cuando la superficie de un modelo 3D se proyecta en una imagen 2D con el fin de mapear una imagen generada por computadora los investigadores explican en una publicación reciente cómo usaron una red neuronal profunda que llamaron DensePose. Esta red asigna señales Wi-Fi (fase y amplitud) a coordenadas UV.
Los hallazgos de la investigación muestran que su modelo puede estimar la posición densa de varios participantes utilizando solo señales Wi-Fi como entrada y puede hacerlo con un nivel de rendimiento equivalente al de las técnicas basadas en imágenes. Esto abre el camino a algoritmos para la detección humana que son menos costosos, están más disponibles y protegen más la privacidad de las personas.
El logro más significativo que los investigadores de Carnegie Mellon han logrado con DensePose es que han podido mapear con precisión las poses de múltiples sujetos mediante el uso de un sensor 1D que está disponible comercialmente, que son antenas Wi-Fi, en lugar de ser más costoso. Cámaras RGB, LiDAR y radares. Además de esto tuvieron éxito en el uso de Wi-Fi para detectar personas y sus posiciones dentro de la habitación. Anteriormente, solo habían podido encontrar correctamente un elemento dentro de un espacio.
Los investigadores argumentan que su enfoque Wi-Fi para obtener imágenes de humanos en los hogares podría aplicarse a la atención médica en el hogar, que es un entorno en el que los pacientes pueden no querer ser monitoreados con una cámara en lugares como el baño o con otros sensores y dispositivos de seguimiento. En este contexto, los investigadores argumentan que su enfoque Wi-Fi para obtener imágenes de humanos en los hogares podría aplicarse.
De acuerdo con los hallazgos de los investigadores, hay una gran cantidad de investigaciones publicadas sobre la detección, el seguimiento y la estimación de la postura densa de objetos usando fotografías y videos en movimiento pero hay relativamente poco sobre el tema de la estimación de la postura humana usando Wi-Fi. Fi o radar.
Es importante tener en cuenta que el sistema de monitoreo de Wi-Fi no se ve afectado de ninguna manera por iluminación insuficiente o barreras como paredes. Además de esto los costos de instalación son mínimos y la mayoría de las personas ya tienen los componentes necesarios en sus hogares. En comparación los dos enrutadores Wi-Fi TP Link que se emplearon en la investigación costaron alrededor de $ 30 cada uno mientras que el LiDAR más común se vende por más de $ 700.
De hecho la mayoría de los hogares en los países industrializados actualmente tienen Wi-Fi en sus hogares y esta tecnología podría escalarse para monitorear el bienestar de las personas mayores o simplemente descubrir actividades sospechosas en el hogar.
Entusiasta de la seguridad cibernética. Especialista en seguridad de la información, actualmente trabajando como especialista en infraestructura de riesgos e investigador.
Experiencia en procesos de riesgo y control, soporte de auditoría de seguridad, diseño y soporte de COB (continuidad del negocio), gestión de grupos de trabajo y estándares de seguridad de la información.