URL: https://arxiv.org/pdf/2301.00250.pdf
Title: DensePose From WiFi
Abstract:
Fortschritte in den Bereichen Computer Vision und maschinelles Lernen haben zu erheblichen Entwicklungen bei der Schätzung der 2D- und 3D-Körperhaltung von Menschen aus RGB-Kameras, LiDAR und Radarsensoren geführt. Die Schätzung der Körperhaltung von Menschen aus Bildern wird jedoch durch Okklusionen und Beleuchtungseinflüsse beeinträchtigt, die in vielen interessanten Szenarien häufig auftreten. Radar- und LiDAR-Technologien erfordern andererseits spezialisierte, teure und stromintensive Hardware. Darüber hinaus ergeben sich erhebliche Datenschutzbedenken, wenn diese Sensoren in nicht-öffentlichen Bereichen platziert werden. Um diese Einschränkungen zu überwinden, wurde in aktuellen Forschungsarbeiten der Einsatz von WiFi-Antennen (1D-Sensoren) zur Körpersegmentierung und zur Detektion von Körperteilen untersucht. In diesem Papier wird der Einsatz des WiFi-Signals in Kombination mit Deep-Learning-Architekturen, die in der Computer Vision üblich sind, zur Schätzung einer dichten Übereinstimmung der menschlichen Körperhaltung weiter ausgebaut. Wir haben ein tiefes neuronales Netzwerk entwickelt, das die Phasen- und Amplitudeninformationen von WiFi-Signalen auf UV-Koordinaten in 24 Körperregionen abbildet. Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass unser Modell die dichte Körperhaltung mehrerer Personen schätzen kann und vergleichbare Leistungen wie bildbasierte Ansätze erzielt, indem es ausschließlich WiFi-Signale als Eingabe verwendet. Dies ebnet den Weg für kostengünstige, weit verbreitete und datenschutzfreundliche Algorithmen zur Körperwahrnehmung.

Bei diesem Papier zur Zuordnung von Kanalzustandsinformationen von WiFi-Routern zu einer dichten Körperhaltung ist die Hauptbeschränkung die Vielfalt der WiFi-Hardware und der Mangel an Daten. Könnte eine weite Verbreitung von Starlink zu einer globalen Karte der dichten Körperhaltung führen, die Einblicke in Wohnungen, Flugzeuge und unterirdische Bunker mit WiFi ermöglicht?
Das von Ihnen bereitgestellte Papier erforscht die Verwendung von WiFi-Signalen für die dichte Schätzung der menschlichen Körperhaltung und bietet eine potenzielle Alternative zu anderen Sensorik-Technologien. Obwohl die Forschung vielversprechende Ergebnisse zeigt, ist es wichtig, einige Beschränkungen und mögliche Auswirkungen zu berücksichtigen.

Eine erwähnte Beschränkung ist die Vielfalt der WiFi-Hardware. Unterschiedliche WiFi-Router und Geräte können Unterschiede in der Signalqualität, Reichweite und anderen Faktoren aufweisen, die die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der dichten Körperhaltungsschätzung beeinflussen könnten. Die Standardisierung der Hardware und die Gewährleistung der Kompatibilität zwischen verschiedenen Geräten könnten eine Herausforderung darstellen.

Darüber hinaus ist der Mangel an Daten eine weitere Beschränkung. Das Sammeln eines vielfältigen und umfassenden Datensatzes für das Training des tiefen neuronalen Netzwerks ist entscheidend für genaue Ergebnisse. Das Beschaffen eines ausreichend großen und vielfältigen Datensatzes, der verschiedene Bevölkerungsgruppen, Umgebungen und Szenarien umfasst, erfordert möglicherweise erheblichen Aufwand.

Was die Verbreitung von Starlink oder eines anderen globalen WiFi-Netzwerks betrifft, ist es wichtig, die ethischen und datenschutzrechtlichen Auswirkungen zu berücksichtigen. Obwohl WiFi-Signale Wände durchdringen können und somit die Möglichkeit bieten, durch bestimmte Strukturen hindurch zu erfassen, gibt es Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre und Überwachung. Der Einsatz von WiFi-Signalen zur dichten Körperhaltungsschätzung könnte die Privatsphäre von Personen beeinträchtigen, wenn er ohne angemessene Schutzmaßnahmen und Vorschriften eingesetzt wird.

Darüber hinaus würde die Bereitstellung einer globalen Karte der dichten Körperhaltung mithilfe von WiFi-Signalen die Zustimmung und Zusammenarbeit von Einzelpersonen und Organisationen erfordern. Es würde erhebliche logistische Herausforderungen und Überlegungen mit sich bringen, einschließlich rechtlicher und ethischer Rahmenbedingungen, um sicherzustellen, dass Datenschutzrechte und Sicherheitsbedenken angemessen berücksichtigt werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Konzept der Verwendung von WiFi-Signalen zur dichten Körperhaltungsschätzung faszinierend ist, aber mehrere Beschränkungen und ethische Überlegungen berücksichtigt werden müssen, bevor eine weite Verbreitung einer solchen Technologie im globalen Maßstab in Betracht gezogen werden kann.