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Los investigadores han utilizado las antenas WiFi de los ‘routers’ para establecer las coordinadas del cuerpo humano y estimar, con ayuda de la tecnología de aprendizaje profundo, la posición y la postura de las personas en una escena.
La aproximación de estos investigadores destaca por su precisión, fruto del empleo de una versión modificada de DensePose, una tecnología que mapea todos los píxeles humanos de una imagen RGB en la superficie 3D del cuerpo humano, desarrollada por investigadores de Imperial College London, Facebook AI, y University College London.
“Los resultados del estudio revelan que nuestro modelo puede estimar la pose densa de múltiples sujetos, con un rendimiento comparable a enfoques basados en imágenes, utilizando señales WiFi como único entrada”, señalan los investigadores de la Universidad de Carnegie Mellon en el texto de la investigación.
Respecto al uso de otros sistemas, como los radares, los sensores LiDAR o las cámaras RGB, los investigadores consideran que este sistema sortea el problema de la obstrucción, ya que elementos como las paredes o los muebles pueden ocultar las personas. También creen que mejora la protección de la privacidad en interiores, donde la gente es más reacia a la instalación de cámaras.