据外媒报道，关于Wi-Fi信号透过障碍物识别人员目标的技术已日趋成熟。最初，美国研究人员是通过Wi-Fi信号遇到人体产生反射的结果，创建并显现目标轮廓。随着研究深入，目前这一技术已实现使用Wi-Fi信号识别人体目标，并形成3D态势图。

报道称，美国加州大学研究人员研发出一种基于人体步态特征的Wi-Fi人员识别系统。众所周知，每个人的行走方式都是独一无二的。该系统通过人工智能修复算法，提取视频数据中显示人体表面实时变化的三维网格，形成目标关键步态特征，再利用多个Wi-Fi信号收发器的反馈数据，收集人员目标的运动特征。通过比对两者，即可识别和确定人员目标是否在视频中出现过。

实验中，研究人员将2个Wi-Fi信号收发器放置于墙面一侧，通过测量接收功率的变化，掌握墙面另一侧目标人员特征，再与视频数据比对确认身份。研究人员通过比对上千组视频与Wi-Fi数据后表示，人员目标识别准确率达84%。为此研究人员认为，该系统具备较好的应用前景，特别是在智能家居生活中发挥监控作用。据了解，该项目的最初考虑用途是穿墙成像和房屋入住率评估。

不同于Wi-Fi信号人员识别系统，美国麻省理工学院的研究人员设计出一种无线电波视觉神经系统。该系统利用Wi-Fi信号，在无可见光并存有障碍物的条件下，记录人员目标的动作和姿态，再使用人工智能算法，形成人员目标的3D态势图像，实时显示目标行为举止。研究人员称，该系统可同时、持续识别和记录多个人员目标的行动，甚至目标间的互动，不足之处是分辨率较低，无法进行人脸识别。另外，研究人员表示，下一步考虑在3D态势图基础上加入时间要素，连续展示人员目标的具体位置，最终形成4D信号。

报道称，目前的监控活动多是通过各处设置的摄像头完成。随着Wi-Fi技术向传统无线局域网之外的音频、遥控、传感等新领域渗透，无处不在的Wi-Fi信号将成为新的监控工具。这将使民众对Wi-Fi技术应用扩大带来的个人信息安全和隐私问题的担忧不断加重。对于普通民众来说，很可能在毫不知情的情况下，已经完全暴露了自己的一举一动。