李林 若朴 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI
古人云，隔墙有耳。
但想要做到“隔墙有眼”，就像二娃那样，能穿墙透视，似乎是种遥不可及的本领。
如今。MIT CSAIL的一群科学家。就用AI构建了一双透视眼。
你在墙后的一举一动，它就都能看见。这项研究，作为spotlight论文发表在CVPR 2018上。
呐，效果就是这样。
识别的方式，就是把人体简略成一套主要的骨架结构。不同部位。用不同的颜色标示，左右手、左右腿都不一样。
即便你走到墙后。人眼看不到，但AI一样能准确判断你的位置与姿势。基本算是开了一个透视外挂。
墙都挡不住这套系统。窗帘就更不在话下了。
黑灯瞎火的地方，也全然不是问题。
上面这个演示。我们还能够看到，这个AI认出了两个人。
没错，这个AI还能同一时候识别多人的姿态。
并且即便是多人同一时候交叉行进的复杂场景，这个AI也能顺利搞定。
看到这，你可能会说：除了穿墙之外，其它的演示，并不算炸裂啊。这种人体姿态的识别。已经早有人做了。不是么？
没错。
但这个AI，事实上是个眼瞎的“盲AI”！
穿墙透视也好，多人识别也好，依靠的全都不是视觉信号，实际上。根本没给AI视觉信号。
那，这个AI靠什么识别人体？
无线电波。
它用的无线电波有点相似大家常见的WiFi信号，可是功率更弱一些。利用无线信号在人身上的反射。来“看清”人体。
因此，这个AI的名字就叫RF-Pose，从射频到姿势的意思。
来，感受下这两张图。看看你能不能脑补出人体姿势。
透视眼修炼之道
我们前面提到过，RF-Pose识别人类动作时。依据的并非视频。而是无线电波的反射。
而想要训练这样一个AI，面临着一个严重困难：
根本没有标注好的数据集可用。
更要命的是，就算你纠集一批人类，想群策群力标注一个这种数据集。也全然不可行——无线电信号那个微弱粗糙的分辨率，我们人类根本认不出。
这个困难，在训练过程中无法回避。于是，他们用上了“跨模态监督”方法，在无线电波接收器旁边加了个摄像头，同步记录无线电波和视频，然后从视频流中提取人体姿势信息，用作无线电波的监督信号。
他们在MIT校园里收集了50小时的数据集，男女老少都不放过，场景包括办公室、食堂、教师、报告厅、楼梯、走廊等等50余处。
在这个数据集里。最热闹的数据帧包括14个人。最少的当然是全然没有人。
也就是说，数据集包括两大部分：图像上能看到人的、和人被遮挡了的。
MIT团队从图像上能看到人的部分选取70用于训练，30%留作測试用，而人被遮挡的数据全都用来測试。
70%能看见人的数据，拿来训练了一个跨模态“师生网络”。
在这个网络中，老师以图像为输入，预測出人体关键点的置信图，学生以射频信号为输入，以和老师最接近为目标，学着预測人体关键点置信图。
从置信图再生成出我们终于看到的骨架模型，RF-Pose的透视技能就算修炼完毕了。
无线新方向
这篇论文的作者。包括Mingmin Zhao、Tianhong Li、Mohammad Abu、Alsheikh Yonglong、Tian Hang Zhao、Antonio Torralba、Dina Katabi等。
当中一作Mingmin Zhao（赵明民）。本科毕业于北京大学，眼下在MIT读博。去年夏天。赵明民发表过还有一篇AI+无线信号的论文。主要用这个技术来监測人类的睡眠情况。论文发表在ICML 2017上。
论文传送门：http://sleep.csail.mit.edu/
此前，他还研究过使用无线信号识别表情。
传送门：http://eqradio.csail.mit.edu/
你看。这事实上是一整套技术。
不用安装摄像头。仅仅须要通过相似WiFi的无线信号，如今就能知道你在哪，有什么动作，是什么姿势。情绪怎么样。心跳快不快以及睡眠质量怎么样……等等。
当然这套技术并非要窥探你的隐私。
而是有更广泛的应用场景。比如，帮忙监測家里的老人或者医院的病人。这套系统有几个优点。
首先，不用摄像头，省却了非常多隐私的担忧。
其次。这个技术能比較准确的识别出不同的人。并且追踪行动、姿态、情绪等相关数据。
再次。监測能够穿墙而过，不受干扰。
以及。被监測对象能够不必佩戴随身不论什么其它设备，轻松高效。
总之这是个非常有意思的方向。当然这一方向的研究，还有大量的工作须要完毕。比方，这个团队会继续寻求捕捉更细微的动作，比如老人的手部颤抖等。当然透视监測的准确率，也须要进一步提升。
而赵明民之所以一直研究这个方向。事实上源于他的导师：Dina Katabi。
Katabi教授一直在研究无线技术。她是CSAIL实验室NETMIT研究组负责人。也是MIT无线网络和移动计算中心的主任。
上面提到的全部研究。事实上都没有细讲无线信号的问题。
实际上，Katabi团队在2015年发表的一篇论文里，对这件事有更为具体的描写叙述。论文题目：Capturing the Human Figure Through a Wall。
在这篇论文里。披露了当时那套无线设备的一些细节。
呐。就是这样。
研究传送门
项目主页：
http://rfpose.csail.mit.edu/
论文：
Through-Wall Human Pose Estimation Using Radio Signals
Mingmin Zhao, Tianhong Li, Mohammad Abu Alsheikh, Yonglong Tian, Hang Zhao, Antonio Torralba, Dina Katabi
Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018
http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhao_Through-Wall_Human_Pose_CVPR_2018_paper.pdf
说明一下，眼下这个AI的监測效果，在没有遮挡的情况下。准确率62.4%。须要穿墙透视的时候。它的准确率是58.1%。
先别太苛刻，这个AI还是个宝宝嘛。就算是看着视频来识别姿势，如今AI的准确率也并没有非常高。2017年旷视在MS COCO人体关键点检測夺冠的成绩。也才73%而已。
判断出人体姿势之后。AI还能进行一些其它工作：比方依据这个骨架结构来认人。
给AI两秒钟的骨架活动片段。它认人的准确率就能达到83%。
— 完 —
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