Las redes WI-Fi permiten identificar personas a través de las paredes

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Los investigadores del MIT han desarrollado una tecnología que utiliza señales inalámbricas Wi-Fi para ver su silueta a través de una pared y puede incluso distinguirlo de otras personas.

El equipo del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT no es ajeno a la utilización de las señales inalámbricas para ver lo que está pasando en el otro lado de una pared.

En 2013, mostraron software que podría utilizar las variaciones de la señal wifi para detectar la presencia del movimiento humano desde el otro lado de una pared.

Y ahora pueden usar las reflexiones inalámbricas que rebotan en un cuerpo humano para ver la silueta de una persona de pie detrás de una pared.

No sólo eso, la técnica del equipo, conocida como RF-Capture, es lo suficientemente precisa para rastrear la mano de un ser humano y, con algunas medidas repetidas, el sistema incluso puede ser entrenado para reconocer diferentes personas basándose simplemente en su silueta wifi.

En realidad es relativamente sencillo: un dispositivo transmite las señales inalámbricas en un lado de la pared, que se propagan a través de ella y luego son reflejadas por los cuerpos en el otro lado.

Entonces, el dispositivo captura las reflexiones, que se pasan al software para ser limpiadas.

Como era de esperar, esta parte requiere un procesamiento muy fuerte, ya que las diferentes partes del cuerpo de seres humanos y objetos introducen todo tipo de interferencia.

En primer lugar, el equipo captura una serie de tramas de datos antes de que suceda cualquier cosa, para reducir los efectos del ruido aleatorio.

“Suprimimos el ruido mediante la combinación de información a través del tiempo y el ajuste de los datos en un modelo”, explicó Fadel Adi, uno de los investigadores.

“Por ejemplo, si nos fijamos en el video, se ve que capturamos instantáneas de tiempo consecutivas, antes de que podamos construir la silueta humana.”

Entonces, el equipo toma los datos que han logrado reunir y los alimentan a través de algoritmos que están capacitados para detectar características corporales similares.

“Los algoritmos que desarrollamos cuadran todas estas instantáneas en un modelo humano con las principales partes del cuerpo, como la cabeza, el pecho, los brazos y los pies”, continúa Adi.

“Es decir, combinamos estas instantáneas de una manera que maximiza la capacidad de la silueta reconstruida de representar el cuerpo humano.”

Dada la pequeña cantidad de información que ha recibido en las reflexiones, el sistema realiza un seguimiento constante de lo que se puede identificar: a veces puede ser un ojo de la cabeza, otras veces un torso y una pierna.
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Es capaz de unir todo para formar una silueta humana completa. Y teniendo en cuenta que el mundo está formado por seres humanos con una amplia variedad de tipos de cuerpo, los datos puedan ser examinados un poco más.

De hecho, el equipo ha estado utilizando medidas distintivas de estas imágenes, como la altura, anchura de los hombros y otras métricas de la forma del cuerpo, para identificar los diferentes seres humanos que se esconden detrás de una pared.

Con el uso de técnicas de aprendizaje automático, los investigadores pueden entrenar los algoritmos para detectar las sutiles diferencias en las formas del cuerpo de diferentes personas.

Logran tener un clasificador de estas siluetas que les permite distinguir entre las personas.

El clasificador captura características que les permite distinguir entre las personas que utilizan RF-Capture.

En una serie de pruebas, han demostrado que la capacidad de reconocimiento puede distinguir entre 15 personas diferentes a través de una pared con casi 90 por ciento de exactitud.

Y en otra serie de experimentos, donde el equipo simplemente rastrea los patrones que captura, fueron capaces de rastrear la mano de una persona y lo que escribió en el aire.

“La precisión de seguimiento de la mano en movimiento es de aproximadamente una pulgada”, explica Adi.

Ellos ya están trabajando en desarrollar un dispositivo que podría ubicarse en la casa de los abuelos, explorando constantemente la casa; si se observa que alguien cae, puede llamar automáticamente a organismos de emergencia.

Además esperan conseguir una resolución más fina para recuperar la silueta con una mayor precisión, y en segundo lugar, tener una comprensión más profunda de la salud.

Pueden utilizar RF-Capture para extraer la respiración de una persona y la frecuencia cardíaca, pudiendo detectar problemas cardíacos que utilizan esta tecnología inalámbrica.

Claro que también hay que tener en cuenta el tema de la privacidad.

En primer lugar, el equipo insiste en que cualquier dispositivo que utilice este tipo de tecnología, como por ejemplo un router para puede decir cuándo su familiar ha caído, utilice cifrado desde el primer momento.

Quieren asegurarse de que la gente no lo utilice con fines maliciosos, diseñando bloqueadores que pueden prevenir a alguien de ser seguido, excepto por su propio dispositivo.

Fuente: Gizmodo