Redacción. Un grupo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon de Estados Unidos, desarrolló un sistema que pretende detectar la posición corporal de las personas a partir de las señales de Wi-Fi.
De acuerdo a los desarrolladores, utilizaron 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 un espacio.
En 2013, un avance del MIT mostró cómo las señales de Wi-Fi podían utilizarse para detectar la presencia de personas dentro de una habitación, incluso cuando estas se encontraban al otro lado de una pared.
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El enfoque de los investigadores de Carnegie Mellon se distingue por su precisión, utilizando una versión adaptada de DensePose. Entre los investigadores que lo programaron están del Imperial College London, Facebook AI y University College London.
Antecedentes
En 2018, un grupo de científicos había presentado un método llamado DensePose. Lo usaron con éxito para reconocer poses humanas en fotografías, es decir, imágenes bidimensionales sin datos adicionales de profundidad.
El modelo DensePose busca objetos en las imágenes que se reconocen como cuerpos humanos. Luego, estos objetos se segmentan en áreas distintas, cada una correspondiente a una parte del cuerpo específica, y se analizan individualmente. Este enfoque se utiliza porque las partes del cuerpo se mueven de manera muy diferente: por ejemplo, la cabeza y el torso se comportan de manera muy distinta a los brazos y las piernas.
