Des chercheurs de l'université Carnegie Mellon ont mis au point une méthode permettant de détecter la forme tridimensionnelle et les mouvements des corps humains dans une pièce, en utilisant uniquement des routeurs Wi-Fi. Les scientifiques affirment qu'ils n'ont pas besoin de caméra ni de capteur LiDAR. Le rapport de recherche indique qu'ils ont utilisé un système appelé DensePose, qui permet de cartographier tous les pixels de la surface d'un corps humain sur une photo. Fait intéressant, les chercheurs de l'université Carnegie Mellon affirment que cette invention serait un progrès pour le droit à la vie privée !
Les personnes soucieuses de leur vie privée pourraient bientôt ressentir le besoin de transformer leur maison en une cage de Faraday pour se sentir en sécurité. Une équipe de chercheurs de l'université Carnegie Mellon de Pittsburgh, aux États-Unis, a conçu un système capable de "voir" les formes et les mouvements à distance des personnes dans une pièce, en se basant sur les signaux du Wi-Fi. Pour ce faire, ils ont utilisé DensePose, un système permettant de cartographier tous les pixels de la surface d'un corps humain sur une photo. DensePose a été mis au point par des chercheurs basés à Londres et des chercheurs en IA de Facebook.
À partir de là, ils ont développé un réseau neuronal profond qui fait correspondre la phase et l'amplitude des signaux Wi-Fi envoyés et reçus par les routeurs à des coordonnées sur le corps humain. Les scientifiques ont publié le mois dernier un article préliminaire sur leurs découvertes sur la revue arXiv. En effet, les routeurs Wi-Fi diffusent en permanence des radiofréquences que vos téléphones, tablettes, ordinateurs et autres appareils électroniques captent et utilisent pour vous mettre en ligne. En se déplaçant, ces fréquences invisibles à l'œil nu rebondissent ou traversent tout ce qui les entoure, les murs, les meubles et même vous.
Les personnes soucieuses de leur vie privée pourraient bientôt ressentir le besoin de transformer leur maison en une cage de Faraday pour se sentir en sécurité. Une équipe de chercheurs de l'université Carnegie Mellon de Pittsburgh, aux États-Unis, a conçu un système capable de "voir" les formes et les mouvements à distance des personnes dans une pièce, en se basant sur les signaux du Wi-Fi. Pour ce faire, ils ont utilisé DensePose, un système permettant de cartographier tous les pixels de la surface d'un corps humain sur une photo. DensePose a été mis au point par des chercheurs basés à Londres et des chercheurs en IA de Facebook.
À partir de là, ils ont développé un réseau neuronal profond qui fait correspondre la phase et l'amplitude des signaux Wi-Fi envoyés et reçus par les routeurs à des coordonnées sur le corps humain. Les scientifiques ont publié le mois dernier un article préliminaire sur leurs découvertes sur la revue arXiv. En effet, les routeurs Wi-Fi diffusent en permanence des radiofréquences que vos téléphones, tablettes, ordinateurs et autres appareils électroniques captent et utilisent pour vous mettre en ligne. En se déplaçant, ces fréquences invisibles à l'œil nu rebondissent ou traversent tout ce qui les entoure, les murs, les meubles et même vous.
Vos mouvements, même votre respiration, modifient légèrement le trajet du signal entre le routeur et votre appareil. Cela dit, ces interactions n'interrompent pas votre connexion Internet, mais elles peuvent signaler que quelqu'un a des problèmes, par exemple. Le NIST (National Institute of Standards and Technology) a développé un algorithme d'apprentissage profond, appelé BreatheSmart, qui peut analyser ces changements minuscules pour aider à déterminer si une personne dans la pièce a du mal à respirer. Et il peut le faire avec des routeurs et des appareils Wi-Fi déjà disponibles. Ces travaux ont été récemment publiés dans IEEE Access.
Depuis des années, les chercheurs s'efforcent de "voir" les gens sans utiliser de caméras ou de matériel LiDAR coûteux. En 2013, une équipe de chercheurs du MIT a trouvé un moyen d'utiliser les signaux des téléphones portables pour voir à travers les murs ; en 2018, une autre équipe du MIT aurait utilisé le Wi-Fi pour détecter des personnes dans une autre pièce et traduire leurs mouvements en figures de bâton de marche. En outre, selon un article sur son site Web du NIST, en 2020, ses chercheurs voulaient aider les médecins à lutter contre la pandémie de la Covid-19.
De précédentes recherches avaient exploré l'utilisation des signaux Wi-Fi pour détecter les gens ou les mouvements, mais ces configurations nécessitaient souvent des dispositifs de détection personnalisés, et les données de ces études étaient très limitées. À présent, les scientifiques de Carnegie Mellon ont écrit qu'ils pensent que les signaux Wi-Fi "peuvent servir de substitut omniprésent" aux caméras RVB normales, lorsqu'il s'agit de "détecter" des personnes dans une pièce. Selon eux, l'utilisation du Wi-Fi permet de surmonter des obstacles tels que le mauvais éclairage et l'occlusion auxquels les objectifs des caméras ordinaires sont confrontés.
« Les résultats de l'étude révèlent que notre modèle peut estimer la pose dense de plusieurs sujets, avec des performances comparables à celles des approches basées sur l'image, en utilisant les signaux Wi-Fi comme seule entrée », ont déclaré les chercheurs. La cartographie UV est une technique permettant de modéliser des objets 3D dans un système de coordonnées bidimensionnel. Le rapport de l'étude explique que trois composants ont été utilisés pour produire les coordonnées à partir des signaux Wi-Fi. Tout d'abord, les signaux bruts d'information sur l'état du canal sont épurés par un nettoyage de l'amplitude et de la phase.
Depuis des années, les chercheurs s'efforcent de "voir" les gens sans utiliser de caméras ou de matériel LiDAR coûteux. En 2013, une équipe de chercheurs du MIT a trouvé un moyen d'utiliser les signaux des téléphones portables pour voir à travers les murs ; en 2018, une autre équipe du MIT aurait utilisé le Wi-Fi pour détecter des personnes dans une autre pièce et traduire leurs mouvements en figures de bâton de marche. En outre, selon un article sur son site Web du NIST, en 2020, ses chercheurs voulaient aider les médecins à lutter contre la pandémie de la Covid-19.
De précédentes recherches avaient exploré l'utilisation des signaux Wi-Fi pour détecter les gens ou les mouvements, mais ces configurations nécessitaient souvent des dispositifs de détection personnalisés, et les données de ces études étaient très limitées. À présent, les scientifiques de Carnegie Mellon ont écrit qu'ils pensent que les signaux Wi-Fi "peuvent servir de substitut omniprésent" aux caméras RVB normales, lorsqu'il s'agit de "détecter" des personnes dans une pièce. Selon eux, l'utilisation du Wi-Fi permet de surmonter des obstacles tels que le mauvais éclairage et l'occlusion auxquels les objectifs des caméras ordinaires sont confrontés.
« Les résultats de l'étude révèlent que notre modèle peut estimer la pose dense de plusieurs sujets, avec des performances comparables à celles des approches basées sur l'image, en utilisant les signaux Wi-Fi comme seule entrée », ont déclaré les chercheurs. La cartographie UV est une technique permettant de modéliser des objets 3D dans un système de coordonnées bidimensionnel. Le rapport de l'étude explique que trois composants ont été utilisés pour produire les coordonnées à partir des signaux Wi-Fi. Tout d'abord, les signaux bruts d'information sur l'état du canal sont épurés par un nettoyage de l'amplitude et de la phase.
Ensuite, un réseau de codage-décodage à deux branches effectue une traduction de domaine à partir des échantillons CSI nettoyés en cartes de caractéristiques 2D qui ressemblent à des images. Les caractéristiques 2D sont alors transmises à une architecture DensePose-RCNN modifiée pour estimer la carte UV. Enfin, pour améliorer la formation du réseau d'entrée Wi-Fi, les chercheurs de Carnegie Mellon ont utilisé l'apprentissage par transfert pour minimiser les différences entre les cartes de caractéristiques multiniveaux produites par les images et celles créées par les signaux Wi-Fi avant de former son réseau principal.
Selon les chercheurs, cette technologie ouvre la voie à des algorithmes de détection humaine peu coûteux, largement accessibles et préservant la vie privée. Ses utilisations pourraient inclure la surveillance du bien-être des personnes âgées ou des enfants lorsque personne d'autre n'est présent dans une pièce ou l'identification de comportements suspects à la maison, comme la présence d'un intrus. Par ailleurs, il est intéressant de noter qu'ils considèrent cette avancée comme un progrès en matière de droit à la vie privée : « elles protègent la vie privée des individus et l'équipement nécessaire peut être acheté à un prix raisonnable », écrivent-ils.
Les chercheurs ne mentionnent pas ce que les "comportements suspects" pourraient inclure, si cette technologie arrive un jour sur le marché grand public. Mais si l'on considère que des entreprises comme Amazon essaient de placer des drones équipés de caméras Ring à l'intérieur de nos maisons, il est facile d'imaginer comment la détection humaine généralisée par Wi-Fi pourrait être une force du bien, ou une nouvelle exploitation de notre vie privée.
Source : Rapport de l'étude
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