让“不可见”可见！利用无线电波，MIT团队让机器视觉穿透墙壁和黑暗，不会侵犯隐私

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MIT的Tianhong Li团队已经找到了一种方法，能够用可见光图像来训练无线电视觉系统，帮助识别人类动作。这种新型的无线电视觉系统能够在可见光成像失败的情况下，看到个体的状况。

论文链接：

http://arxiv.org/abs/1909.09300

Li及其团队表示：“我们引入了一个神经网络模型，可以在光线不足的条件下，穿透墙壁或者遮挡物，检测到人类的工作。”

Li团队的方法有一个非常巧妙的小窍门。他们的基本思想就是利用可见光和无线电波，同时记录同一场景的视频图像。机器视觉系统已经能够从可见光图像中识别人类的行为。因此，下一步就是要在可见光图像与同一场景下的无线电波图像之间，建立关联。

在这个学习过程中，最困难的地方在于要对人类的运动进行识别，把人与周围环境区分开来。因此，Li及其团队引入了一个中间步骤，让机器产生一个简笔画模型，来还原人在场景中的动作，并输入到神经网络中。

Li及其团队表示，“通过将输入图像转换为基于棍状骨架的中介表征，我们的模型可以利用基于视觉和基于无线电频率的数据集进行训练，并能让这两种方法互惠互利，达到共赢的效果。”

通过这种方式，机器视觉系统既能利用可见光来识别动作，也能利用无线电波识别在黑暗中、或者在遮挡物后的相同的动作。

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