งานวิจัยเผยการจำแนกบุคคลผ่านรูปร่างและท่าทาง ด้วยคลื่น WiFi!

ตอนนี้ Internet of Things กำลังเข้ามาอยู่ในชีวิตประจำวันของใครหลายๆ คนกันเป็นที่เรียบร้อย  เช่นในตอนนี้ที่เราเริ่มเห็นอุปกรณ์หลายๆ อย่างที่สามารถเชื่อมต่ออินเตอร์เน็ตเพื่อรับคำสั่งการทำงานต่างๆ ได้กันบ้างแล้ว

แต่ถึงอย่างนั้น  บรรดาอุปกรณ์ IoT ทั้งหลายแหล่ก็ยังมีโจทย์ที่ต้องแก้กันอยู่  นั่นคือเรื่องของการทำงานร่วมกับผู้ใช้แต่ละคนนั่นเอง  ให้ลองนึกภาพว่าเรามีตู้เย็นอัจฉริยะที่สามารถส่องไฟไปยังของที่คนเปิดตู้เย็นเป็นคนแช่ไว้ได้ดูสิ

ปัจจุบันเรามีวิธีในการจำแนกตัวบุคคลอยู่หลายวิธีด้วยกัน  ตั้งแต่วิธีที่ฟังดูน่ากลัวอย่างการฝังชิป RFID ลงไปในตัวผู้ใช้  ไปจนถึงการจดจำใบหน้า  เสียง  ม่านตา  หรือลายนิ้วมือ

แต่ด้วยงานวิจัยใหม่ล่าสุดในชื่อว่า “FreeSense” ได้นำเสนอวิธีใหม่ด้วยการใช้ “คลื่น WiFi” ในการจำแนกตัวผู้ใช้แต่ละคนด้วยรูปร่างของผู้ใช้และรูปแบบการแสดงท่าทางต่างๆ โดยผลวิจัยเผยว่ามีความแม่นยำในการจำแนกสูงถึง 90% เลยทีเดียว

โดนปกติแล้วคลื่น WiFi จะสามารถถูกรบกวนได้จากวัตถุต่างๆ ที่อยู่ในระยะ (ผนัง  ประตู  ทีวี  ตู้เย็น ฯลฯ) ซึ่งคนเราก็จัดเป็นหนึ่งในวัตถุที่สามารถรบกวนคลื่นเหล่านี้ได้เช่นกัน  โดยรูปร่างและลักษณะการเคลื่อนไหวของแต่ละคน  ก็จะส่งผลต่อสัญญาณต่างกันไป  ดังนั้นแล้วนักวิจัยจึงนำแนวคิดนี้มาประยุกต์ใช้  โดยใช้วิธีตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของข้อมูลสถานะช่องสัญญา WiFi (Channel State Information – CSI) และวิเคราะห์ออกมาว่าผู้ใช้คนใดที่ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงสัญญาณในลักษณะนั้นๆ

ก่อนหน้านี้เคยมีการประยุกต์ใช้ CSI ไปใช้ในการตรวจสอบการเคลื่อนไหวมาก่อนแล้ว (เช่นตรวจสอบว่ามีคนอยู่ในห้องหรือไม่  หรือตรวจสอบว่ามีใครล้มหรือเปล่า) หากแต่ยังไม่เคยมีงานวิจัยใดที่สามารถประยุกต์ใช้ CSI ในการจำแนกตัวตนได้มาก่อน

ทีมวิจัยกล่าวเสริมอีกว่าการใช้ CSI ในการจำแนกตัวตนผู้ใช้นี้โดยรวมจะรักษาความเป็นส่วนตัวได้มากกว่าวิธีอื่นๆ  เพราะจะไม่มีการเก็บข้อมูลส่วนบุคคลใดๆ ของผู้ใช้เอาไว้เหมือนอย่างวิธีอื่นเช่นการสแกนใบหน้าหรือลายนิ้วมือ

ความเห็นของเรา

วิธีการยืนยันตัวตนในปัจจุบันหลายวิธีจำเป็นต้องมีการเก็บข้อมูลเฉพาะตัวของผู้ใช้ก่อน  เช่นการสแกนใบหน้า  หรือสแกนลายนิ้วมือ  ซึ่งก็ยังคงเสี่ยงที่จะถูกแฮ็กออกไปได้  หากแต่วิธีนี้จะพอแก้ปัญหาตรงนี้ลงไปได้ระดับหนึ่ง  เพราะจะไม่มีการจัดเก็บข้อมูลเหล่านี้  ซ้ำแล้วการอยู่ต่างสถานที่กัน  การตั้งค่า WiFi ต่างกัน  แม้จะเป็นผู้ใช้คนเดียวกัน  แต่ก็อาจจะทำให้รูปแบบการเปลี่ยนแปลงค่า CSI ต่างออกไปได้ด้วยอีกต่างหาก

อย่างไรก็ดีการจำแนกตัวบุคคลด้วยวิธีนี้ยังมีข้อจำกัดอยู่ที่อาจจะทำงานผิดพลาดเมื่อเจอผู้ใช้ที่มีรูปร่างท่าทางใกล้เคียงกัน  ซึ่งทีมวิจัยกล่าวว่ามันจะทำงานได้แม่นยำที่สุดเมื่อมีผู้ใช้อยู่ประมาณ 2-6 คนเท่านั้น  แต่นั่นก็เพียงพอสำหรับบ้านที่อยู่กันหลายคนแล้วล่ะครับ

ที่มา – Motherboard