Команда ученых из Вашингтонского университета, возглавляемая доцентом кафедры информатики и машиностроения Шьямом Голлакотой (Shyam Gollakota), разработала систему WiSee, использующую радиоволны Wi-Fi для распознавания движений человека, находящегося в радиусе действия беспроводной сети.
В отличие от традиционных технологий «машинного зрения» вроде Microsoft Kinect, система WiSee не требует лишних приспособлений, она работает как дома, так и на улице, при отсутствии прямой видимости и при любом освещении.
Принцип работы прост и гениален – Wi-Fi-сигнал, принимаемый компьютером от ваших гаджетов, подвергается тщательному анализу специализированным ПО. При этом любые, даже самые мизерные изменения характеристик радиосигнала (например, сигнал отразился от нового объекта, появившегося на пути) фиксируются и сравниваются с заранее заданными шаблонами (жесты пользователя).
Например, вы подняли руку. В принимаемом радиосигнале при этом создался еле заметный допплеровский сдвиг частоты. Сначала приемник, а потом и программное обеспечение фиксируют этот сдвиг и сравнивают его с набором заранее определенных шаблонов. ПО определяет, что характерный допплеровский сдвиг подходит под паттерн «жест поднятия руки» и компьютер увеличивает громкость (или выполняет другую команду, заданную пользователем).
Умные алгоритмы отсеивают «фоновой шум», нормальный для вашей конфигурации беспроводной сети и выделяют на его фоне помехи, характерные для движений пользователя. Более того, ПО может работать сразу с несколькими людьми, присутствующими в радиусе действия, при этом каждый пользователь может задать жест-пароль, известный только ему. Пользователь вводит свой жест-пароль, а затем уже вводит управляющие жесты.
Команда Вашингтонского университета применила компьютерное обучение, благодаря которому софт отфильтровал «мусор» и научился распознавать характерные движения пользователей, некоторые из которых можно превратить в жесты, выполняющие определенные команды. В процессе эксперимента WiSee научился идентифицировать девять разнообразных жестов-команд с точностью в 94 % — это очень хороший результат, который в будущем можно будет еще и улучшить.
Двое исследователей из команды WiSee до этого уже имели опыт определения движений с использованием допплеровского сдвига в похожих проектах, финансируемых фондом Microsoft Research.
Первый из этих проектов – Humantenna, превращающий человека в «антенну» (к телу подключается специальный датчик, преобразующий электрические сигналы в цифровой поток данных, передаваемый по Wi-Fi). Продвинутые алгоритмы вычисляют положение тела в пространстве, используя бытовые источники электромагнитного излучения и прочий «фоновой шум», и распознают командные жесты.
Второй проект – SoundWave – использует самые обычные динамики и микрофон. Динамики издают неслышимый ухом звук, а микрофон улавливает этот звук вместе со всеми изменениями, создаваемыми отражением звуковых волн от объектов в радиусе действия. Провели рукой перед лэптопом? Ваш жест уже зафиксирован.
Оба предыдущих проекта, несмотря на то, что они очень интересные, не предоставляют пользователю реальной свободы. Пользователь должен таскать с собой датчики, находится лишь в одной комнате, или располагаться лицом к компьютеру. Новый проект WiSee дает человеку полную свободу перемещения, он даже может «видеть» его через стены и не требует никакого дополнительного оборудования, что, конечно, весьма практично и удобно.