カーネギーメロン大学の研究者が、カメラやLiDARを使わずにWi-Fiルーターだけを使って、部屋の中の人の3D形状と動きを検出する方法を開発したとのことだ。
これを実現するために、“DensePose”という、ロンドンを拠点とする研究者とFacebookのAI研究者によって開発された、写真に写った人体表面の全ピクセルをマッピングするシステムを利用している。カーネギーメロン大学の研究者らは、これを利用し、ルーターが送受信するWi-Fi信号の位相と振幅を人体の座標にマッピングするディープニューラルネットワークが開発した。
この技術は、低出力のWiFi信号を壁を通して送信し、それが部屋中に反響することで機能する。部屋の中にあるすべての物体を検出し、静止している物体を相殺し、信号が跳ね返ってきたときに、動いている物体の反射を利用してレーダーのような画像を生成する。標準的な乾式壁、木製のフェンス、コンクリートの壁でも動作するが、範囲と精度は壁の種類に依存する。
テストでは、一般的に市販されているWi-Fiルーター、具体的にはTP-Link Archer A7 AC1750を部屋の両端に配置し、様々な人数で人間を配置した。その後、AIを搭載したアルゴリズムが、人が発するWi-Fi信号の干渉を分析した。
Wi-Fiモニタリングから生成されたワイヤフレーム画像は、ほとんどのケースでかなり正確だったようで、研究者は、この推定値はいくつかの“画像ベースのアプローチ”と同じくらい優れていると断言している。
カメラよりもWi-Fiを使うことの利点や魅力もいくつかある。まず、ワイヤーフレームによる人間の姿勢の推定は、人間のプライバシーをより尊重したものになるとのことだ。次に、Wi-Fiベースの知覚は光を必要としないため、従来のカメラでは視界が遮られるような障害物があっても体のポーズを検出することが可能となる。また、使用したWi-Fiルーターは安価で、レーダーやLiDARのような高価で消費電力の大きいソリューションに比べて、より身近な存在であることも大きな魅力だ。
「実際、先進国のほとんどの家庭にはすでにWiFiがあり、この技術は、高齢者の健康状態を監視したり、家庭での不審な行動を特定するためにスケールアップできるかもしれません」と研究者たちは言う。
この技術の潜在的な用途は、法執行機関によるビルの襲撃から、消防士による燃え盛るビル内の人探し、捜索・救助活動まで、多岐にわたると思われる。しかし、プライバシーへの影響も大きく、この技術がより邪悪な目的で使用された場合の影響を考慮することが重要である。
論文
- arXiv.org: DensePose From WiFi
参考文献
- Vice: Scientists Are Getting Eerily Good at Using WiFi to ‘See’ People Through Walls in Detail
- Tom’s Hardware: Wi-Fi Routers Used to Detect Human Locations, Poses Within a Room
研究の要旨
コンピュータビジョンと機械学習技術の進歩により、RGBカメラ、LiDAR、レーダーからの2Dおよび3D人物姿勢推定が大きく発展している。しかし、画像からの人物姿勢推定は、多くの関心事で共通するオクルージョンや照明の影響を受け、悪影響を受ける。一方、レーダーやLiDARは、高価で消費電力の大きい専用ハードウェアが必要だ。さらに、これらのセンサーを公共の場所でない場所に設置することは、プライバシーに関する重大な問題を引き起こす。これらの制約を解決するために、最近の研究では、WiFiアンテナ（1Dセンサー）を用いた身体分割やキーポイント身体検出が検討されている。本論文では、WiFi信号とコンピュータビジョンで一般的に使用されているディープラーニングアーキテクチャを組み合わせて使用し、密な人間のポーズ対応を推定することをさらに発展させたものである。我々は、Wi-Fi信号の位相と振幅を24の人間の領域内のUV座標にマッピングするディープニューラルネットワークを開発した。研究の結果、我々のモデルは、Wi-Fi信号を唯一の入力として利用することで、画像ベースのアプローチと同等の性能で、複数の被験者の密な姿勢を推定できることが明らかになった。これにより、低コストで広く利用でき、プライバシーを保護した人体センシングのためのアルゴリズムへの道を開くことができた。
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