RF-Capture : les ondes radio pour voir l’invisible

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Des chercheurs ont mis au point une technologie exploitant les ondes radio pour reconnaître des individus et détecter leurs mouvements à travers un mur.

Exploiter les propriétés des ondes radio pour reconnaître des personnes à travers un mur et détecter leurs mouvements, avec des applications dans les secteurs de la santé, de la domotique ou encore du jeu vidéo : c’est la promesse de RF-Capture.

Cette technologie fera l’objet d’une démonstration dans le cadre de la conférence SIGGRAPH Asia, organisée du 2 au 5 novembre 2015 à Kobe (Japon).

Les cinq chercheurs qui en sont à l’origine travaillent au sein du laboratoire de science informatique et d’intelligence artificielle du Massachusetts Institute of Technology. Leurs premières expérimentations en la matière remontent à 2013.

De nombreux dispositifs permettent déjà, à l’heure actuelle, de capturer les mouvements du corps humain. Mais de Kinect à Leap Motion, tous présentent des limites techniques et des contraintes opérationnelles que RF-Capture entend combler… pour partie.

En premier lieu, la nécessité, pour la personne, de se trouver « dans le champ du vision » du capteur. Cette barrière est levée avec RF-Capture, qui s’appuie sur des ondes électromagnétiques capables de traverser des parois.

Voir l’invisible

Un système comparable au radar, mais avec une puissance d’émission bien moins élevée (1/1000 du Wi-Fi, indiquent les chercheurs dans leur rapport), une précision accrue et un fonctionnement sur un spectre de fréquences certifié par la Federal Communications Commission – organisme régulateur des télécoms aux États-Unis – pour un usage tout public (de 5,46 à 7,24 GHz en l’occurrence).

La technologie ne détecte pas seulement les mouvements du corps ; elle reconnaît aussi différents membres et peut permettre d’interpréter jusqu’aux battements cardiaques. Le tout sans que l’utilisateur ait à porter de capteurs sur lui.

Autre avantage : l’infrastructure est réduite. Les tests ont été conduits avec un boîtier d’un gabarit comparable au Kinect, muni d’une vingtaine d’antennes réparties sur moins de 2 GHz de bande passante (quand plusieurs THz sont nécessaires pour les systèmes de capture basés sur les rayonnements lumineux).

Les fréquences exploitées ont une longueur d’onde de plusieurs centimètres. Ce qui fait qu’elles ne permettent jamais de capturer, à un instant T, les signaux émis par l’ensemble des parties du corps (tout du moins celles capables de réfléchir les ondes ; c’est le cas des articulations).

C’est là qu’un algorithme entre en jeu, pour minimiser dans un premier temps le bruit électronique associé aux données récupérées, puis « assembler » ces dernières, comme on le ferait pour un panorama en photo.

Empreinte numérique

L’analyse du mouvement et sa mise en perspective avec des métriques préchargées (différentes statures d’humains) permet de définir une « empreinte de silhouette ». Assez pour distinguer une personne d’une autre dans 98 % des cas.

Plus le nombre d’individus augmente, plus le taux de réussite diminue : on passe à 95 % avec 5 personnes ; 90 % avec 10 personnes et 88 % avec 15 personnes.

Concernant l’identification des parties du corps, elle est juste dans 99 % des cas à 3 m de distance… et à 76 % lorsqu’on se trouve à 8 m. De par sa conception même, le système commet peu d’erreurs latérales : il confondra moins souvent main gauche et main droite que main gauche et pied gauche. L’antenne est effectivement plus longue que haute : le rayon est donc plus fin sur l’axe horizontal.

Principale limite : le sujet doit forcément avancer vers l’antenne pour que ses mouvements soient correctement interprétés. Il est par ailleurs impossible de pister l’ensemble du squelette en l’état actuel.

Une première exploitation commerciale de la technologie devrait bientôt être mise en oeuvre avec un système de détection des chutes chez les personnes âgées qui appellera automatiquement le 911 (urgences aux États-Unis).

Les chercheurs évoquent également de nouveaux schémas d’interaction dans les jeux vidéo, le réglage automatique du chauffage dans les logements selon les pièces où se trouvent les occupants ou encore la possibilité, pour de pompiers, de repérer des survivants dans un immeuble en feu.

Crédit photo : aodaodaodaod – Shutterstock.com


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