现在，wifi可以说是随处可连，而且4G流量资费也一降再降，所以基本不用担心没有网络连接，但如果把时间再往前推几年，回到2012或2013年的时候，当时4G流量资费高昂，wifi也并不是非常普及的时候。

如果家里没有wifi，为了能够愉快的网上冲浪，除了跑到家里有wifi的朋友家中蹭WiFi之外。

还有一种操作就是拿着手机在家附近晃悠（当时有一款很火的wifi破解软件，应该有很多人知道），如果发现有wifi可以解锁，那么就会假装在溜达，而实际上是在蹭wifi。

甚至在只有一墙之隔的邻居家，也有可能在偷偷蹭着你家的wifi。

为此在2013年，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室研究了一种方法（wi-vi），他们将wifi信号当成一种类X射线，以此来追踪隔壁房间运动的物体。

这种方法基于无线电层析成像技术，通过收集处理来自34个节点的IEEE 802.15.4无线网络的信号。

当这些信号通过某一个空间时，空间里的变化（比如由人引起的变化）会引起信号强度的变化。

人在走动的时候信号产生了变化

因此，可以借助多个接收器收集的信号来构建空间的体积，并且把其中的变化图像转化成运动图像。

这样就可以检测出在墙另一边物体或人的运动状态，但是，这种方法还比较简陋，没有足够的精确性，也无法确定另一个房间里是人还是其他生物或者正在移动的物体。

所以这个实验室的成员又坚持不懈鼓捣了两年，然后把之前的那个方法升级了，这次不仅可以穿过墙壁，还可以把墙后面的人体轮廓给勾勒出来，甚至通过反复的信号收集，还能分辨出墙后的人是谁。

新技术叫做RF-Capture（射频捕获），它可以传输无线信号，并通过分析信号在人体的反射来重建人物形象。

这是怎么做到的呢？

说起来其实比较简单，把射频捕获设备放在墙壁的一侧，然后开始发射无线信号，这些信号会透过墙壁，在遇到墙壁另一侧的人体后，就被反射回来。

接着设备会将反射回来的信号收集，经过配套开发的软件处理，进而得出人体的轮廓图像。

但是一次反射收集的信息量很少，因此系统会一直追踪人体表面可识别的部分，比如头部、手臂、腿部、胸部等，接着把这些部分填充到设置好的人体模型中，从而形成比较完整的人体轮廓。

另外，通过机器的学习，研究人员可以通过算法来收集人体形状之间的微小差异，进而使用分类器来识别在墙后的不同个体。

不仅如此，墙后人体的不同动作也可以反馈到设备上，提供实时更新的动态。

那么这种技术除了可以找到谁在蹭wifi之外，还有什么用处呢？

根据其中一位主要开发人员称：他们通过这项技术，正在开发一种家中预警设备。

比如当老人单独在家时，该设备可以不断地发射无线信号来扫描房间里是否有他们的身影，如果信号反馈老人跌倒或晕倒，系统可以拨打给老人的亲属或者拨打急救电话，保证他们得到及时的救助。

参考资料：

Massachusetts Institute of Technology——RF-Capture: Capturing the Human Figure Through a Wall