准确率 95.5%：AI 加 Wi-Fi 组合突破监控找人技术

【导语】7月23日，科技媒体theregister报道了一项来自意大利罗马大学的研究新突破。研究人员开发了名为“WhoFi”的新型生物识别技术，该技术利用人体对Wi-Fi信号的传播干扰现象进行身份识别。相较于传统摄像头，WhoFi技术不受光线条件影响，能穿透墙壁，更具隐私保护性，且在公共数据集上的匹配准确率高达95.5%，标志着Wi-Fi信号在生物识别领域的重大进步。

　　7 月 23 日消息，科技媒体 theregister  7 月 22 日发布博文，报道称基于人体对 Wi-Fi 信号的传播干扰现象，意大利研究人员开发了新型生物识别技术。

　　这项研究由来自罗马大学研究人员 Danilo Avola、Daniele Pannone、Dario Montagnini 和 Emad Emam 共同推进，探索出名为“WhoFi”的生物识别技术。

　　研究人员发现，Wi-Fi 信号可以用于各种感测应用，比如透视墙壁、检测跌倒、感知人体存在以及识别手势（含手语）等，而且在 2020 年 IEEE 802.11bf 规范获得批准后，Wi-Fi 联盟开始推广 Wi-Fi 感测技术。

　　在视频监控中所面临的挑战之一，就是人体再识别（Person Re-Identification）。

　　注：人体再识别是一种计算机视觉任务，其目标是在不同的摄像头或位置捕捉的视频或图像中匹配个人的身份。

　　相比较传统摄像头，Wi-Fi 信号的一个优势，就是不受光线条件影响，可以穿透墙壁和其他障碍物，并且比视觉图像更保护隐私。

　　论文作者表示：“Wi-Fi 信号在环境中传播时，其波形会受到物体和沿途人体的存在和物理特性的影响。”而这些影响变化以信道状态信息的形式传播，包含了丰富的生物识别信息。

　　研究人员于 2020 年提出了类似的技术，称为 EyeFi，并称其准确率约为 75%。罗马大学的研究人员表示在公共 NTU-Fi 数据集上，配合人工智能技术，WhoFi 技术的匹配准确率可高达 95.5%。

　　研究人员表示：“这些鼓舞人心的结果证实了 Wi-Fi 信号作为强大且保护隐私的生物识别模式的可行性，并将这项研究定位为信号基重识别系统开发中意义深远的进步。”