La partie la plus compliquée sur laquelle a travaillé l'équipe du professeur Mostofi a été de parvenir à identifier la personne en se basant uniquement sur le signal reçu.
Une technique pour détecter la présence d'une personne, mais rien de plus.
La manière dont chaque personne bouge est unique.
En analysant une vidéo d'un individu, l'équipe a extrait un maillage tridimensionnel qui définit la surface externe du corps en fonction du temps.
L'étape suivante a été de déterminer les éléments caractéristiques de la démarche, aussi bien du signal Wi-Fi réellement reçu que le signal simulé depuis la vidéo, et de comparer les deux afin de déterminer s'il s'agit de la même personne.
Notre approche permet de déterminer si la personne derrière le mur est la même que celle qui apparaît dans un enregistrement vidéo, en utilisant uniquement une paire de bornes Wi-Fi.
Les chercheurs ont démontré leur technique dans une vidéo, ils ont placé un émetteur et un récepteur Wi-Fi derrière un mur, et ensuite mesuré les ondes reçues, une personne marche alors de l'autre côté du mur et sa démarche est comparée avec une vidéo de cette même personne prise au préalable afin de déterminer s'il s'agit du même individu.
Les chercheurs ont réalisé de nombreux tests, avec un total de 1.488 comparaisons d'enregistrements Wi-Fi avec des vidéos de huit personnes différentes.
Il existe déjà des systèmes, comme RF Capture, qui permettent de voir à travers les murs ou plus précisément de distinguer la silhouette d'une personne grâce à la réflexion des ondes.
Cette approche utilise uniquement les mesures de puissance reçues par une connexion Wi-Fi, elle ne nécessite pas au préalable de données d'entraînement vidéo ou Wi-Fi de la personne à identifier, elle ne nécessite pas non plus d'informations sur la zone d'opérations.