透過無線訊號可以穿透的特性，來分析感知障礙物後面的物體雖說並非什麼太新的技術。不過 MIT 最今發表的 RF-Pose 技術，則是利用了近年蓬勃發展的 AI 技術，來進一步快速分析並且建模（如下圖，有點像火柴人 XD），達成隔牆感應人類動態的成果。
▲圖片來源：MIT News
RF-Pose：以無線訊號來感知人體位置的 AI 分析技術
這項研究，其實應該是從透過 WiFi 訊號來捕捉定位人類大致身形與動作的 RF-Capture 延伸而來的 MIT 進階技術。在 AI 的幫忙下，除了基本（？）的穿牆辨識人類外，RF-Pose 也更進一步將人繪製成像是火柴人的樣貌，可以更輕易地看出牆後的人的動作為何。
先前，就有人透過分析折射來圖像化最佳的 WiFi 訊號位置。現在，AI 更能加速這類應用的分析效率：
▲圖片來源：Jason Cole
為了訓練 AI 更能精準地辨識，研究者搭配影像監視畫面與無線訊號來讓神經網路進行學習，據稱現階段已經可以在沒有攝影機搭配的情況下進行人體辨識。重點是，由於並非仰賴影像資訊來辨識的關係，所以更能避免因為障礙物遮擋等問題而有所失誤。據稱，現階段這套系統已經可以從 100 位排隊的人群之中提供 83% 的辨識度。研發團隊除了將更提升精準度以外，未來則是希望透過更精細的分析，來便釋出更微小的動作，而非現階段這樣只有軀幹的大動作偵測。
https://www.youtube.com/watch?v=HgDdaMy8KNE
雖說，能夠穿牆辨識讓人感覺毛毛的，不過研究者表示他們應用的初衷是希望能在醫學上藉此判斷特定病徵（如：帕金森氏症）的動作狀態，或者運用在長者的照護方面 — 跌倒或生理狀態警示之類的。另一方面，這樣的功能其實也可以做為類似 Kinect 或 PS Camera 這樣體感控制用途。感覺即便是被沙發等物體擋住，系統其實還是可以輕鬆辨識，不受視覺遮蔽所干擾。
當然，大家最怕的還是隱私問題吧…這點其實小編也怕怕的。只希望這種技術不要落到壞人的手上了啊（天真）
