現在，wifi可以說是隨處可連，而且4G流量資費也一降再降，所以基本不用擔心沒有網絡連接，但如果把時間再往前推幾年，回到2012或2013年的時候，當時4G流量資費高昂，wifi也並不是非常普及的時候。
如果家裡沒有wifi，為了能夠愉快的網上衝浪，除了跑到家裡有wifi的朋友家中蹭WiFi之外。
還有一種操作就是拿著手機在家附近晃悠（當時有一款很火的wifi破解軟件，應該有很多人知道），如果發現有wifi可以解鎖，那麼就會假裝在溜達，而實際上是在蹭wifi。
甚至在只有一牆之隔的鄰居家，也有可能在偷偷蹭著你家的wifi。
為此在2013年，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室研究了一種方法（wi-vi），他們將wifi信號當成一種類X射線，以此來追蹤隔壁房間運動的物體。
這種方法基於無線電層析成像技術，通過收集處理來自34個節點的IEEE 802.15.4無線網絡的信號。
當這些信號通過某一個空間時，空間裡的變化（比如由人引起的變化）會引起信號強度的變化。
人在走動的時候信號產生了變化
因此，可以藉助多個接收器收集的信號來構建空間的體積，並且把其中的變化圖像轉化成運動圖像。
這樣就可以檢測出在牆另一邊物體或人的運動狀態，但是，這種方法還比較簡陋，沒有足夠的精確性，也無法確定另一個房間裡是人還是其他生物或者正在移動的物體。
所以這個實驗室的成員又堅持不懈鼓搗了兩年，然後把之前的那個方法升級了，這次不僅可以穿過牆壁，還可以把牆後面的人體輪廓給勾勒出來，甚至通過反覆的信號收集，還能分辨出牆後的人是誰。
新技術叫做RF-Capture（射頻捕獲），它可以傳輸無線信號，並通過分析信號在人體的反射來重建人物形象。
這是怎麼做到的呢？
說起來其實比較簡單，把射頻捕獲設備放在牆壁的一側，然後開始發射無線信號，這些信號會透過牆壁，在遇到牆壁另一側的人體後，就被反射回來。
接著設備會將反射回來的信號收集，經過配套開發的軟件處理，進而得出人體的輪廓圖像。
但是一次反射收集的信息量很少，因此係統會一直追蹤人體表面可識別的部分，比如頭部、手臂、腿部、胸部等，接著把這些部分填充到設置好的人體模型中，從而形成比較完整的人體輪廓。
另外，通過機器的學習，研究人員可以通過算法來收集人體形狀之間的微小差異，進而使用分類器來識別在牆後的不同個體。
不僅如此，牆後人體的不同動作也可以反饋到設備上，提供實時更新的動態。
那麼這種技術除了可以找到誰在蹭wifi之外，還有什麼用處呢？
根據其中一位主要開發人員稱：他們通過這項技術，正在開發一種家中預警設備。
比如當老人單獨在家時，該設備可以不斷地發射無線信號來掃描房間裡是否有他們的身影，如果信號反饋老人跌倒或暈倒，系統可以撥打給老人的親屬或者撥打急救電話，保證他們得到及時的救助。
Massachusetts Institute of Technology——RF-Capture: Capturing the Human Figure Through a Wall
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