Discussion :

[Bill Fassinou]

Des scientifiques deviennent étrangement doués pour utiliser le Wi-Fi afin de "voir" les personnes en détail à travers les murs
ils utilisent les signaux Wi-Fi pour cartographier le corps humain

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 plutôt 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 est en fait un progrès pour le droit à la vie privée.

Les personnes soucieuses de leur vie privée pourraient bientôt resentir le besoin de transformer leur maison en une cage de Faraday à la Better Call Saul 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 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. Les patients étaient isolés, les ventilateurs étaient rares.

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

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous de l'utilisation des signaux Wi-Fi pour cartographier le corps humain ?
Selon vous, quels pourraient être les cas d'utilisation d'une telle technologie ?
Êtes vous d'accord avec les chercheurs sur le fait que cela permettra d'améliorer la vie privée ? Pourquoi ?

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[kain_tn]

Quel est votre avis sur le sujet ?

C'est juste... incroyable. Très impressionnant. Merci pour cette news. J'ai récupéré le PDF de l'étude: je sais ce que je vais lire pendant la pause WC... en espérant que personne ne me regardera à travers le Wifi!

Selon vous, quels pourraient être les cas d'utilisation d'une telle technologie ?

Voyons voir... Dans notre monde de bisounours (c'est vendredi):

• Surveiller les activités des employés au bureau sans même installer de caméras et sans avoir d'angles morts. C'est juste incroyable: c'est le principe d'un radar passif. Indétectable!
• Permettre aux fournisseurs d'accès Internet de récolter/vendre encore plus de données sur les activités des gens chez eux, grace aux box Internet déployées avec le Wifi par défaut? (vu la portée, en ville, impossible d'y échapper)

Êtes vous d'accord avec les chercheurs sur le fait que cela permettra d'améliorer la vie privée ? Pourquoi ?

Imaginez-vous sur le trône, ou dans des ébats intimes avec l'amour de votre vie. N'est-ce pas génial pour la vie privée, de savoir que désormais (en théorie), vos murs ne vous protègent plus?

[marsupial]

Dans l'immédiat, je pense surtout à des applications militaires (guerre en Ukraine oblige) mais la vie privée comme mon vdd le dit ne va pas mieux s'en porter.

[kain_tn]

Dans l'immédiat, je pense surtout à des applications militaires (guerre en Ukraine oblige) mais la vie privée comme mon vdd le dit ne va pas mieux s'en porter.

Pas que. En France, pendant le confinement, il y a eu des histoires avec la police qui faisait voler des drones alors que ce n'était pas autorisée, pour la surveillance. On pourrait imaginer le même système pour vérifier à distance que les gens respectent bien les limites imposées sur le nombre de personnes, et je vois bien un système comme les radars sur la route: une amende automatique...

Bref, le rêve de n'importe quel régime avec des intentions de contrôle. Le mieux, c'est qu'il n'y a même plus besoin de payer pour des caméras: ce sont les gens qui vont payer...

[totozor]

Je vais peut etre lire le rapport parce que rien dans cet article ne suggère en quoi la protection de la vie privée est assurée, au contraire ils parlent de surveillance d'enfant ou de détection d'intrus (et donc d'identification des gens).

[Forge]

[Réflexion en tant qu'auteur d'anticipation/SF/dystopie]

Ma 1ère pensée était wow, plutôt géniale comme innovation.
Puis la vie privée entre en ligne de compte et là, c'est WOW ! Ca devient chaud.
Dans les commentaires j'ai lu "cage de faraday", mais les box internet sont déjà DANS les lieux, donc c'est une protection inefficace.
Alors j'ai pensé, certains vont décider de ne plus utiliser de wifi pour se protéger et passer par la 4G par exemple.
Puis la technique est questionnée et là, c'est un WOOOOOW ! Doucement, si c'est possible avec le wifi, pourquoi pas avec la 4G (ou toute autre forme d'onde) ?

De fait, en tant qu'innovation, c'est plutôt un grand pas vers une surveillance généralisée "gratuite" (pour l'état), et invisible (puisque passif comme l'a dit l'un des commentateurs).
Si c'est possible, alors ce sera fait. Ceux qui "tenteront" de lutter contre, se verront taxés de complotisme. Puis lorsque ce sera acté comme nécessaire et devenu acceptable par la population soumis à une "communication pédagogique", les réfractaires deviendront des extrêmistes. Peut-être même que se prémunir contre cette détection deviendra illégale (à l'image des masques, des casseroles et bientôt des parapluies).

[Jade Emy]

Le WiFi peut lire à travers les murs en utilisant la théorie géométrique de la diffraction et des cônes de Keller correspondants, selon l'étude des chercheurs de Mostofi Lab.

Des chercheurs du laboratoire de Yasamin Mostofi, professeure à l'UC Santa Barbara, ont proposé une nouvelle base qui peut permettre une imagerie de haute qualité d'objets immobiles avec seulement des signaux WiFi. Leur méthode utilise la théorie géométrique de la diffraction et les cônes de Keller correspondants pour tracer les bords des objets. La technique a également permis, pour la première fois, d'imager ou de lire l'alphabet anglais à travers les murs avec le WiFi, une tâche jugée trop difficile pour le WiFi en raison des détails complexes des lettres.

"L'imagerie de paysages fixes avec le WiFi est un défi considérable en raison de l'absence de mouvement", a déclaré Mostofi, professeure d'ingénierie électrique et informatique. "Nous avons donc adopté une approche complètement différente pour résoudre ce problème difficile en nous concentrant sur le traçage des bords des objets. La méthodologie proposée et les résultats expérimentaux ont été publiés dans les actes de la 2023 IEEE National Conference on Radar (RadarConf) le 21 juin 2023."

Cette innovation s'appuie sur les travaux antérieurs du Mostofi Lab qui, depuis 2009, a fait œuvre de pionnier en matière de détection à l'aide de signaux de radiofréquence courants, tels que le WiFi, pour plusieurs applications différentes, notamment l'analyse des foules, l'identification des personnes, la santé intelligente et les espaces intelligents.

"Lorsqu'une onde donnée est incidente sur un point de bord, un cône de rayons sortants émerge conformément à la théorie géométrique de la diffraction de Keller (GTD), appelé cône de Keller", a expliqué la professeure Mostofi. Les chercheurs notent que cette interaction ne se limite pas aux arêtes visiblement tranchantes, mais s'applique à un ensemble plus large de surfaces dont la courbure est suffisamment faible.

"En fonction de l'orientation des bords, le cône laisse différentes empreintes (c'est-à-dire des sections coniques) sur une grille de réception donnée. Nous développons ensuite un cadre mathématique qui utilise ces empreintes coniques comme signatures pour déduire l'orientation des bords, créant ainsi une carte des bords de la scène", poursuit la professeure Mostofi.

Plus précisément, l'équipe a proposé un noyau de projection d'images basé sur les cônes de Keller. Ce noyau est implicitement une fonction de l'orientation des bords, une relation qui est ensuite exploitée pour déduire l'existence/l'orientation des bords par le biais de tests d'hypothèse sur un petit ensemble d'orientations possibles des bords. En d'autres termes, si l'existence d'une arête est déterminée, l'orientation de l'arête qui correspond le mieux à la signature de Keller basée sur le cône est choisie pour un point donné que l'on souhaite imager.

"Les bords des objets de la vie réelle ont des dépendances locales", explique Anurag Pallaprolu, doctorant principal du projet. "Ainsi, une fois que nous avons trouvé les points d'arête les plus fiables grâce au noyau d'imagerie proposé, nous propageons leurs informations au reste des points à l'aide de la propagation bayésienne de l'information. Cette étape peut contribuer à améliorer l'image, étant donné que certaines arêtes peuvent se trouver dans une région aveugle ou être dominées par d'autres arêtes plus proches des émetteurs." Enfin, une fois l'image formée, les chercheurs peuvent encore l'améliorer en utilisant des outils de complétion d'image dans le domaine de la vision.

"Il convient de noter que les techniques d'imagerie traditionnelles produisent une image de mauvaise qualité lorsqu'elles sont déployées avec des émetteurs-récepteurs WiFi ordinaires", ajoute M. Pallaprolu, "car les surfaces peuvent apparaître presque spéculaires à des fréquences plus basses, ne laissant donc pas suffisamment de signature sur la grille du récepteur."

Les chercheurs ont également étudié de manière approfondie l'impact de plusieurs paramètres différents, tels que la courbure d'une surface, l'orientation des bords, la distance par rapport à la grille du récepteur et l'emplacement de l'émetteur sur les cônes Keller et leur système d'imagerie basé sur les bords proposé, jetant ainsi les bases d'une conception méthodique du système d'imagerie.

Dans les expériences de l'équipe, trois émetteurs WiFi disponibles dans le commerce envoient des ondes sans fil dans la zone. Des récepteurs WiFi sont ensuite montés sur un véhicule sans pilote qui émule une grille de réception WiFi au fur et à mesure de ses déplacements. Le récepteur mesure la puissance du signal reçu, qu'il utilise ensuite pour l'imagerie, selon la méthodologie proposée.

Les chercheurs ont testé cette technologie de manière approfondie en réalisant plusieurs expériences dans trois domaines différents, y compris des scénarios de passage à travers les murs. Dans un exemple d'application, ils ont développé un lecteur WiFi pour démontrer les capacités du pipeline proposé.

Cette application est particulièrement instructive car l'alphabet anglais présente des détails complexes qui peuvent être utilisés pour tester les performances du système d'imagerie. Dans cette optique, le groupe a montré comment il pouvait imager avec succès plusieurs objets en forme d'alphabet. En plus de l'imagerie, ils peuvent classer les lettres. Enfin, ils ont montré comment leur approche permet au WiFi d'imager et de lire à travers les murs en imagerie les détails et en lisant les lettres du mot "BELIEVE" à travers les murs. Ils ont en outre imagé un certain nombre d'autres objets, montrant qu'ils peuvent capturer des détails qui n'étaient pas possibles avec le WiFi auparavant.

Dans l'ensemble, l'approche proposée peut ouvrir de nouvelles voies pour l'imagerie médicale.

Source : Mostofi Lab

Et vous ?

Pensez-vous que cette étude est crédible ou pertinente ?
Quel est votre avis sur cette nouvelle utilisation du Wifi ?

Voir aussi :

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