侦察场景位于这些点之间安装在接收路由器旁边支架

上的摄像头用于捕捉研究人员打算使用 Wi-Fi 信号识别的同一场景。 DensePose over 该方法的一般原理 使用 Wi-Fi 信号识别人体姿势的测试台总图。 然后，运行 DensePose 来使用安装在接收路由器旁边的摄像头来识别身体位置，然后它继续训练另一个与接收路由器的 Wi-Fi 信号配合使用的神经网络。该信号经过预处理和修改以实现更可靠的识别，但这些细节无关紧要。关键是，研究人员实际上能够创建一个新的 Wi-Fi DensePose 模型，利用 Wi-Fi 信号准确地重建人体的空间位置。 通过 Wi-Fi 的 DensePose：成功识别场景 在良好的条件下，该模型可以很好地识别人体姿势。

来源 该方法的局限性 然而

撰写和发布诸如“科学家可以使用Wi-Fi信号看穿墙壁”之类的新闻可能是一种草率的态度。首先，这里 巴哈马电话号码 的“看”是一个相当抽象的东西。该模型实际上并没有“看到”人体，而是可以根据间接数据以一定的概率预测其位置和姿势。 使用 Wi-Fi 信号查看任何复杂细节是一项复杂的挑战。这些方面在另一项类似的研究中得到了证明，其中研究人员用比人体简单得多的物体进行实验，但至少可以说，结果远非理想。 使用 Wi-Fi 信号查看物体 使用 Wi-Fi 信号查看物体：边缘越不明显，看起来就越糟糕来源 此外。

值得注意的是卡内基梅隆大学的研

究人员建立的模型除了表现出相当严重的“幻觉”之外，其准确度明显低于识别照片中姿势的原始方法。特 冰岛 电话号码列表 别是，该模型难以处理不寻常的姿势或涉及两个以上人的场景。识别失败 当需要处理非标准姿势或单个场景中的许多人体时，Wi-Fi 的 DensePose 模型效果不佳。来源 此外，研究中的测试条件受到精心控制：简单、明确的几何形状、发射器和接收器之间清晰的视线以及最小的无线电信号干扰。研究人员设置了这一切，以便他们可以轻松地用无线电波“穿透”场景。这种理想的场景不太可能在现实世界中复制。 因此，无需担心有人入侵您的 Wi-Fi 路由器来监控某人在家中的活动。