Identifikace osoby za zdí pomocí WiFi  
Se zajímavým poznatkem přichází američtí výzkumníci ze Santa Barbary. Konkrétní osobu jsou schopni identifikovat přes zeď z radiofrekvenčních záznamů získaných pomocí dvou „wifin“.
Schema získání spektrogramu. Kredit: UCSB.
Schéma získání spektrogramu. Kredit: UCSB.

Yasamina Mostofi je profesorkou na Univerzity of California. Vede laboratoř elektrotechniky, která se dlouhodobě zabývá komunikací, navigací a spoluprací člověk-robot. Nyní její tým představil techniku, kterou lze určit, zda osoba za zdí je stejná, jako ta, kterou předtím zaznamenala videokamera. Využívají k tomu dva WiFi transceivery (vysílače s přijímačem).

 

Yasamina Mostofi, vedoucí výzkumného kolektivu na Univerzity of California v Santa Barbara.
Yasamina Mostofi, vedoucí výzkumného kolektivu na Univerzity of California v Santa Barbara.

Základem této identifikace je dlouho známý poznatek, že  každý se pohybujeme jedinečným způsobem. Jinými slovy, jak se jednotlivé části našeho těla pohybují vůči sobě, je naším jedinečným identifikátorem. Zatím se tyto informace získávaly „čtením“ záznamu z videokamery. To s čím přichází tým Mostofi, je využití wifi signálu. Údajně lze i pomocí nich určit, zda osoba na videu je tatáž, jako ta, která se prošla za cihlovou stěnou, kam kamery, ani naše oko, nevidí. K takovému odzírání za zeď je potřeba dvojice transceiverů.

 

Příklad umístění WiFi detektorů v průchodu. Kredit: UCSB.
Příklad umístění WiFi detektorů v průchodu. Kredit: UCSB.

Nejprve se videozáznam (z kamery) zpracuje algoritmem k získání 3D sítě povrchu lidského těla (jako funkci času). Následně se na něj použije Bornova aproximace elektromagnetických vln. Ta simuluje radiofrekvenční signál, který by osoba generovala, pokud by se pohybovala v oblasti WiFi signálu. Klíčové funkce chůze získané z videa se v reálném čase mohou porovnávat s měřením získaným ze skutečného signálu WiFi (měřeného přes zeď). To se dá provést kombinací funkcí krátkodobé Fourierovy transformace a Hermite pro generování spektrogramu pro oba signály. Spektrogram (frekvenčně-časový obsah signálu) implicitně nese informaci o pohybu osoby. Pak už stačí jen ze získaných spektrogramů vyselektovat sadu dvanácti klíčových prvků. Neuronová síť z vypočítané vzdálenosti  klíčových prvků rozhodne, zda jde o tutéž osobu, nebo ne.

 

K získání potřebných radiofrekvenčních dat lze využít i drony. Kredit: UCSB.
K získání potřebných radiofrekvenčních dat lze využít i drony. Kredit: UCSB.

Je v tom ale ještě malý háček. Je třeba jí na takovou práci předem vytrénovat. Musí se naučit nacházet optimální kombinace prvků (například ve vztahu k výšce, hmotnosti, typu oblečení,…). To aby některým funkcím správně přiřazovala tu správnou důležitost. K takové „kalibraci“ nejspíš sloužili studenti univerzity, neboť jim v závěru své práce děkují za spolupráci. Výzkumníci tvrdí, že přesnost identifikace osoby je vyšší než 83 %. Na to, že jde o první vlaštovku s použitím velmi jednoduché neuronové sítě, je výsledek velmi slibný.

 

K čemu to může být dobré?

Poznatek by mohl najít využití u těch, kteří mají pomáhat a chránit. Pokud například kamera zachytí nějakého lapku při činu (aniž by mu bylo vidět do obličeje), dá se pomocí dvou wifin zjistit, zda se dotyčný stále nachází v objektu, i kdyby se mezi tím stačil někde převléknout. Nová technologie má našlápnuto i do civilního sektoru. Specifické „wifi otisky“ by nám mohly s předstihem otvírat dveře. Odpadlo by tím zdržování s přikládáním prstu, čipové karty, nebo skenování oční duhovky. Otázkou je, zda by nás to pustilo domů i s vyvrknutým kotníkem, nebo když se s kamarády zapovídáme o něco déle.  Ze všeho nejdříve nejspíš nový orgán dostane asi Velký Bratr. K jeho oku a uchu přibudou anténky, před nimiž se neschováme, ani když budeme tiší jako myšky a za zdmi svého soukromí.   



 

 

Literatura

Belal Korany,et al.: XModal-ID: Using WiFi for Through-Wall Person Identification from Candidate Video Footage, UCSB 2019. (ke stažení zde)

Datum: 04.10.2019
Tisk článku


Diskuze:



Tento web používá k poskytování služeb, personalizaci reklam a analýze návštěvnosti soubory cookie. Používáním tohoto webu s tím souhlasíte. Další informace