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Ahora se puede “ver” a través de las paredes gracias a sistema basado en señales Wi-Fi

Los investigadores han utilizado las antenas WiFi de los routers para establecer las coordenadas

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Un grupo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon (Estados Unidos) ha desarrollado un sistema que permite detectar con precisión la posición y la postura de las personas a partir de las señales Wi-Fi, incluso si están detrás de una pared.

FILE - In this, Monday, Dec. 12, 2016, file photo illustration, a person types on a laptop, in Miami. Security researchers have discovered a Wi-Fi network vulnerability that could allow attackers to steal sensitive information or inject malicious code while someone is logged into a computer or mobile device. A report published Monday, Oct. 16, 2017, said the breach could only happen if an attacker is within range of the potential victim, but the weakness could affect anyone using a Wi-Fi network. An industry group says it can be resolved through software updates. (AP Photo/Wilfredo Lee) (Wilfredo Lee)

Los investigadores han utilizado las antenas WiFi de los routers para establecer las coordenadas del cuerpo humano y estimar, con ayuda de la tecnología de aprendizaje profundo, la posición y la postura de las personas en una escena.

Un desarrollo del MIT de 2013 demostró cómo se podía usar las señales de Wi-Fi para detectar la presencia de personas en una habitación, incluso si están del otro lado de una pared. La aproximación de los investigadores de Carnegie Mellon destaca por su precisión, fruto del empleo de una versión modificada de DensePose, una tecnología que mapea todos los píxeles humanos de una imagen RGB en la superficie 3D del cuerpo humano, desarrollada por investigadores de Imperial College London, Facebook AI, y University College London.

“Los resultados del estudio revelan que nuestro modelo puede estimar la pose densa de múltiples sujetos, con un rendimiento comparable a enfoques basados en imágenes, utilizando señales Wi-Fi como único entrada”, señalan los investigadores de la Universidad de Carnegie Mellon en el texto de la investigación.

Respecto al uso de otros sistemas, como los radares, los sensores LiDAR o las cámaras RGB, los investigadores consideran que este sistema sortea el problema de la obstrucción, ya que elementos como las paredes o los muebles pueden ocultar las personas. También creen que mejora la protección de la privacidad en interiores, donde la gente es más reacia a la instalación de cámaras.

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