科技猎曾经，我们以为关上门、躲到墙后面，就可以安心做一些一个人才会做的事情。
可是很快，墙也不保险了。
麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室正在研究的这项叫射频捕捉（RF-Capture）的技术，只要有无线信号，就能对墙后的人体进行建模、识别身体部位的活动。更具象地说，它能做到：
它能认出墙后面的人是谁；
它知道墙后面的人在干嘛；
你用手在空气中写字，它知道你写的是啥。
麻省理工学院认为，这项技术在现实世界的应用将很广泛。比如，以后玩虚拟现实游戏，在不同的房间里完成交互这都不成问题了，甚至可以走动着玩。在那些需要动作捕捉的电影摄制时，演员也不需要穿体感设备。
研究人员还在努力把这项技术应用在家庭环境中。比如，识别出房间里的人处于昏迷状态时，它会主动打电话报警。当你坐到客厅沙发上，它可能会自动帮你打开电视机，并且替你关掉卧室里的灯光。
没有任何可见光的路径，仅靠无线信号就能识别一个处于完全封闭环境里的人物影像的技术，RF-Capture 是第一个。
研究人员使用一个由 20 支天线紧凑排列的阵列向外发射无线信号，通过分析反射的信号，来对人的身影进行建模。信号强度大约只有 Wi-Fi 信号的千分之一，频率在 5.46G 赫兹到 7.24G 赫兹之间。这种信号的频率比 X 光、太拉赫（百亿赫）和毫米波的都低，可以穿墙而过。
RF-Capture 采用了一种“由粗至精”的算法，它扫描三维空间，寻找人体四肢的射频反射，形成三维的反射快照。多张快照重叠在一起，就能重建人的身影。
在识别准确度上，RF-Capture 做得非常不错。通过射频反射在 15 个人中识别出特定的人，准确率是 88.2%，而要在 5 个人中找出一个人，准确率会高达 95.7%。识别身体特定部位的动作，人离墙 8 米远时，准确率是 76.4，走到离墙 3 米远时，准确率会升高到 99.13%。当人走到离墙只有两三厘米时，它能隔着墙识别出人在空气中写下的字。
换句话说，你在墙那边干什么，墙这边看得清楚得很呢。
研究人员拿它和微软的 Kinect 骨骼跟踪系统进行比较。在同一个房间里时，Kinect 的表现要更好，不过 RF-Capture 识别人体部位的误差中值也只有 2.19 厘米。在 90% 的实验案例中，RF-Capture 捕捉人体部位活动的误差都不超过 4.84 厘米。
目前，这项技术还未臻完善。尽管它可以识别朝向设备的任何人体部位，例如在空气中写字的手掌，然而不是所有部位都能显示在所有射频快照里，导致它不能实现完整的骨骼跟踪。研究人员说他们得继续在计算机图像图形方面加深对无线反射的理解。
此前，伦敦大学的研究团队利用无源雷达搭建的设备，通过多普勒效应也可以实现类似的功能，判断墙后人体的移动。但它只能呈现人体的位置，还无法做到成像。
这种技术会在何种程度上侵犯他人隐私，以及如何通过技术和法律手段来规避风险，都是研究人员们将来要考虑的事情。
希望那一天来到的时候，我们都已做好准备。
题图来自：《色即是空》剧照 插图来自： Ars Technica