MIT计算机科学及人工智能实验室团队设计出一套人体姿态估计系统，通过无线信号，就能“穿墙而过”，精确监测出视线外的受试者的姿态及运动。所谓人体姿态估计（human pose estimation），是指从人体图像中提取出手臂、腿部的关节，以及躯干和头部的关键点，并用这些信息重新组成2D的人体骨架。不过，以往的人体姿态估计是通过相机拍摄的图像实现的，因此当人体被墙壁等物体遮挡时，姿态估计将面临困境。
MIT计算机科学及人工智能实验室（CSAIL）的研究人员另辟蹊径，他们使用的手段是无线信号——没错，我们每天都在用的Wi-Fi就是最典型的无线信号。由于人体的高含水量，无线信号难以穿透，因此信号在遇到人体时会反射回来，重新穿过墙体，从而被另一侧的探测器接收。研究团队所面临的一项挑战，是训练样本的标记问题。为此，研究人员想到了用无线设备和相机同时采集数据的方法。
经过训练，RF-Pose仅仅依靠从人体反射回的无线信号，就能精准预测一个人的姿态及行动。值得注意的是，RF-Pose从未接受过“穿墙透视”的姿态判断训练。除了反映被测者的姿态及运动，这项技术甚至能够进行个体识别。该团队的下一步工作，是将2D的姿态估计拓展至3D，如能实现，它将反映出更加微幅的运动。研究团队表示，他们希望将这套系统用于帕金森病、多发性硬化等疾病的监测，从而帮助人类理解疾病的进程。
这项技术在令人惊叹之余，也不免让人担心，会不会始终处于无形的监控之下。为了保护使用者的隐私，研究团队收集的所有匿名数据都得到了被测者的同意，并进行加密。