Las señales de WiFi pueden identificar a los individuos por la forma de su cuerpo

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Para alcanzar la conectividad de decenas de miles de millones de dispositivos que se espera para 2020, es necesario integrar a la perfección esos dispositivos a nuestra vida cotidiana.

Es por eso que enseñar a las máquinas a cómo identificar a los individuos con los que interactúan resulta una prioridad que les permitirá reconocerlos e interactuar con ellos de acuerdo a sus preferencias.

Un nuevo sistema de identificación

En la búsqueda de un modo no invasivo de identificación humana, un equipo de investigadores de la Universidad Northwestern Polytechnic, descubrió una manera de utilizar las señales de WiFi para identificar a las personas que se mueven alrededor de la habitación, con una precisión de identificación de más del 90%.

Su novedoso enfoque para la identificación humana, se llama FreeSense, y usa interrupciones en las ondas de WiFi para identificar a las personas en base a la forma de su cuerpo y los patrones de movimiento, y se logra mediante el control de los cambios en el estado del canal del WiFi.

Para los investigadores, debido a la diferencia de las formas del cuerpo y los patrones de movimiento, cada persona puede tener patrones de influencia específicas de señales de WiFi que estén cerca, cuando se mueven, generando un patrón único.

Para sus creadores, FreeSense es no intrusiva y preserva la privacidad, en comparación con los métodos existentes de identificación humana.

La información del estado del canal de WiFi ya se ha implementado con éxito como sensor de movimiento en otros contextos, como detectar cuando alguien se ha caído en una habitación o para escuchar lo que dicen cuando hablan. Sin embargo, es la primera vez que se ha utilizado el WiFi para identificar individuos.

La investigación

Para probar sus métodos, el equipo de investigadores utilizó un ordenador portátil normal con router WiFi en una casa inteligente de 30 metros cuadrados.

Utilizaron nueve voluntarios para funcionar como familia representativa para que el canal de WiFi pueda identificar a los individuos a medida que se mueven por el espacio.

Los investigadores entrenaron su sistema para clasificar a los individuos en base a 20 muestras de ellos caminando a través del espacio en línea recta. Una vez establecido la línea de base, los individuos navegaron un espacio adicional 20 veces para probar el sistema.

Cuando los nueve individuos estaban probando el sistema, FreeSense fue capaz de lograr una precisión de aproximadamente el 75% en su identificación; cuando eran solo dos individuos, fue capaz de identificarlos casi el 95% por ciento de las veces. La diferencia se da porque mientras más personas con tipos de masas o patrones de movimiento similares tiene el sistema, más difícil es identificarlos.

Para el equipo el número ideal de personas que pueden ser identificados por el sistema es entre 2 y 6.

Ahora que los autores pudieron demostrar el sistema con éxito, esperan mejorar el diseño, y ver cómo el aumento de la distancia entre el receptor de WiFi y el emisor afecta a la precisión del reconocimiento.

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