MIT团队利用无线电波让机器视觉穿透墙壁和黑暗 不会侵犯隐私

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大伙儿儿知道,机器视觉的识别能力非常令人惊艳,它具有识别个体、人脸以及三种 物体的超人类能力。尽管在动作识别方面的绩效还比不上人类,但机器视觉前一天有有助于识别各种不类式型的动作。然而,机器视觉也是有一定的局限性的。当个体、人脸、物体被主次遮挡时,机器视觉的作用就很有限了。就像人类一样,光线大幅度变暗的前一天,机器的视觉会有一瞬间的“失明”。

否则,有一主次电磁频谱却暂且会受到三种 遮挡的限制。比如,无线电波暂且会前一天现在是白天还是黑夜而地处改变。无线电波能轻易地穿透墙壁,有有助于被人体传播和反射。事实上,研究人员前一天探索发现了各种措施,来利用Wi-Fi无线电信号来查看门后的东西。当然,哪此无线电视觉系统也是有缺点的。比如,分辨率很低、图像嘈杂、反射越来过多不集中,哪此大问题使得大伙儿儿好难通过无线电视觉系统去理解正在地处的事情。

从三种 强度来说,无线电图像和可见光图像具有互补的优缺点。否则,大伙儿儿前一天可以 利用其中有三种措施的优势,来克服另有三种措施的缺点。

在可见光图像与无线电波图像之间建立关联

10月100日消息,MIT的Tianhong Li团队前一天找到了有三种措施,有有助于用可见光图像来训练无线电视觉系统,帮助识别人类动作。三种 新型的无线电视觉系统有有助于在可见光成像失败的情况汇报下,看到个体的情况汇报。

Li及其团队表示:“大伙儿儿引入了一一三个多神经网络模型,可以 在光线欠缺的条件下,穿透墙壁前一天遮挡物,检测到人类的工作。”

Li团队的措施有一一三个多非常巧妙的小窍门。大伙儿儿的基本思想而是利用可见光和无线电波,一齐记录同一场景的视频图像。机器视觉系统前一天有有助于从可见光图像中识别人类的行为。否则,下一步而是要在可见光图像与同一场景下的无线电波图像之间,建立关联。

在三种 学习过程中,最困难的地方在于要对人类的运动进行识别,把人与附过环境区分开来。否则,Li及其团队引入了一一三个多后边步骤,让机器产生一一三个多简笔画模型,来还原人在场景中的动作,并输入到神经网络中。

Li及其团队表示,“通过将输入图像转换为基于棍状骨架的中介表征,大伙儿儿的模型可以 利用基于视觉和基于无线电频率的数据集进行训练,有有助于让这有三种措施互惠互利,达到共赢的效果。”

通过三种 措施,机器视觉系统既能利用可见光来识别动作,有有助于利用无线电波识别在黑暗中、前一天在遮挡物后的相同的动作。

研究人员表示:“在可见光和看不见人(黑暗或被遮挡)这有三种场景中,大伙儿儿的模型有有助于达到同等级别的识别准确性。”

无需侵犯到当时人隐私

这是一项非常有潜力、非常有趣的工作,尤其是在可见光成像失败的场景中,如光线过暗前一天关门前一天。

这项工作也还是有三种 三种 的应用大问题,其中之一而是在可见光成像的场景中,大伙儿儿这样 而是能被看到的,而利用无线电来识别黑暗中或被遮挡的物体就涉及到隐私大问题了。

不过无需紧张,无线电系统尚未达到可以 识别人脸的分辨率。在不识别面孔的情况汇报下,对人的动作进行识别,暂且会引起对隐私被侵犯的恐惧。

Li及其团队认为:“大伙儿儿可以 将三种 动作识别措施引入家庭生活,将其整合到智能家居系统中。”

比如,可以 监控老年人的居所,以防万一地处摔倒类式的意外时,可以 提醒采取适当的措施;否则,三种 应用暂且会对隐私造成越来过多风险。

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