由麻省理工学院（MIT）的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）开发的无线姿势识别（RF-Pose）系统，能从上百人中识别出特定人选，还可穿墙“看清”并追踪人。
MIT已经创建了一个可与X射线相媲美的系统，但AI能够使用无线信号来穿墙识人，或从上百人中识别出特定人选。MIT的CSAIL把它称为RF-Pose。
是的，这一点也不恐怖。如果忽视了潜在隐私的红色警报以及对问题进行监控，他们又怎么能持续开发可以使用无线电波来穿越墙体监控人体动作的AI呢？很显然，他们是为了它在医疗领域的潜在应用。
据MIT的一篇新闻稿报道：
该团队表示，RF-Pose可以被用来监控诸如帕金森、多发性硬化症（MS）和肌肉萎缩等的疾病，从而帮助更好地了解疾病的进展情况并允许相应地调整药物。它也可以帮助老年人更加独立地生活，从而帮助监控摔倒、伤害和活动模式中的改变，增加安全性。该团队当前正与医生进行合作，探索医疗领域中的无线姿势识别（RF-Pose）应用程序。
这篇研究报告《无线信号穿墙识人评估报告》（pdf）将RF-Pose称为“一个利用无线信号来穿越墙壁和障碍物，从而以2D的形式跟踪人类姿势的解决方案。”
正如MIT的报道中所指出的：
除了感知运动，作者还显示了，他们可以使用无线信号来识别出特定的个人，准确率达到83%。当知道特定的人的身份可能会有帮助的时候，这一能力对搜救行动的应用程序来说可能是十分有用的。
其他引用的潜在的使用包括“为新类别的视频游戏使用RF-Pose，在这些视频游戏中，玩家会在房间里四处走动，或者甚至在搜救任务中帮助定位幸存者。”
该系统依赖于这样一个事实：在无线频率中的无线信号不会被坚固的墙体挡住，并且可以从人体反射回来。该团队使用了AI来“教无线设备感知人的姿势和运动，甚至可以从墙的另一边进行感知。研究人员使用了神经网络来分析从人体反射回来的无线信号，然后再创建一个动态的简笔人物画，当这个人执行相应的行动时，该简笔人物画可以行走、停止、坐下和移动它的肢体。
对RF-Pose的未来规划
CSAIL当前对RF-Pose的想法是利用3D输出，而不是当前的2D简笔人物画输出。3D可以显示“甚至更微小的运动，”例如查看“一个老年人的手是否经常抖动，以至于可能需要进行身体检查。” 这对患者来说是个福音，就可以不用再佩戴各种传感器或频繁地给设备充电了。
接下来某一时刻，CSAIL计划开发一种“同意机制”，作为阻止监视的技术手段。这将需要一个人做“一组特定的动作，以使其能够对环境进行监控。”
