许多机器可以通过指纹或面部特征识别人类。然而，这些生物特征并非是区分个体的唯一特征。每个人的行走步态都是独一无二的——它不仅可以作为身份识别，还可以作为情绪和健康的指标。一个研究团队开发了远程传感器，通过测量微小的地面振动来分析脚步。他们使用这项技术来识别在建筑物中行走的特定人员，并测试了一种新的非接触式健康监测方法。
最初在卡内基梅隆大学担任土木与环境工程师，现已转到斯坦福大学的Hae Young Noh说，你的走路方式“就像指纹一样——就像你非常独特的签名”。步态可以揭示“你是谁，你在哪里，你在做什么类型的活动，甚至你的认知状态”。如果硬件传感器检测到脚步模式，软件可以分析这些模式以验证个人身份。雪城大学电气工程与计算机科学教授Vir Phoha说，早期的系统已经实现了95%的准确率，他没有参与这项新工作。
Phoha补充说，行走模式可以提供的不只是简单的身份识别：“你可以从一个人的步态中学到很多信息——特别是与健康相关的信息。” 例如，如果有人开始将更多的重量放在一侧，那么平衡的变化可能表明存在神经系统问题。这些信息可以帮助医生监测希望独立生活的老年人和其他高危人群：跟踪受试者的步态可以在不直接侵犯他们空间的情况下掌握他们的健康状况。
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为了测量这种数据丰富的签名，研究人员以前必须为受试者配备可穿戴设备，或让他们在特殊的垫子或经过改造的地板上行走。但Noh以及卡内基梅隆大学的电气和计算机工程师裴张和他们的同事希望开发可以远程工作的便携式脚步传感器。科学家们利用了这样一个事实，即典型的墙壁和地板会拾取空间内活动产生的甚至微弱的振动。“我们称之为‘结构即传感器’，我们正在使用建筑物和桥梁等大型物理结构作为传感系统，间接地监测人类和周围环境，”Noh说。
感应来自仅仅一步的振动需要极其灵敏的探测器。“为了让您了解我们的传感器有多灵敏：当您坐在离传感器一米远的椅子上时，我们将传感器放在地面上，”张说，“我们可以感应到您的心跳。” 每个传感器——一个高几厘米的圆柱形设备——放在地板上，可以监测最远20米处的步行者，Noh说。研究人员可以将此类传感器作为阵列分布在他们想要检测脚步的区域。但首先，该团队必须“教会”新系统区分这些信号与任何繁忙建筑物中听到的背景声音。
“消除噪音是我们面临的最大挑战，”Noh说，解决这个问题需要硬件和软件解决方案。在硬件方面，每个传感器都有一个放大器，可以自动更改其增强脚步振动的程度。当振动似乎来自更远的地方时，放大器会将其放大。随着信号变得更强并威胁到压倒传感器，放大器会降低其灵敏度。Noh将此过程比作远程控制扬声器的音量：听众在较远时会将其调大以听得更清楚，但当他们靠近时，声音变得太强烈，他们会调小音量。
一旦传感器拾取了脚步，软件就会接管。“我们进行各种信号处理和机器学习[技术]来学习什么是与人类相关的信号，什么是我们不感兴趣的其他噪音，”Noh说。与来自其他脚步检测方法（例如可穿戴设备或压力垫）的数据一样，使用新传感器测量的行走模式可用于确定个人身份和某些潜在的健康问题。该团队已在多次会议和研讨会上展示了他们的工作——最近一次是在2月份的实验力学学会国际模态分析会议上。
该系统在计算机显示器上实时显示步行者行为的方式让一位研究人员想到了更奇特的设备。英特尔新兴物联网网络首席工程师兼主管Eve Schooler说，她有兴趣创建技术版本的“活点地图”——哈利·波特系列书籍和电影中的魔法楼层平面图，它“使用脚步来直观地描绘人们在哪里”。在现实世界中，这样的设备可以实时跟踪建筑物的居住者和其他物体。Schooler没有参与该项目，但之前曾与研究人员合作。受到Schooler的建议启发，卡内基梅隆大学团队制作了自己的迭代版本，创建了一个数字显示屏，在楼层平面图上显示出脚印，外观类似于魔法纸质地图。
虚构的活点地图只描绘了一个位置，但研究人员的便携式脚步传感器可以在任何建筑物中使用，Schooler指出。“他们开发的一些算法使结果具有可转移性，这非常有趣，”她说。“您不必进行所有这些校准来弄清楚人们在不同建筑物中的签名——他们有技术为您做到这一点。” 一旦实验系统“学习”了个人的签名步态，传感器阵列就可以识别该个人，无论是在办公室还是在家中。考虑到设备的经济性——Noh估计每个设备的生产成本约为10到20美元——以及它们可以每20米放置一个以创建整个楼层的图像这一事实——Schooler指出的广泛应用确实似乎是可能的。
进行此类监控的能力引发了明显的隐私问题，研究人员建议他们的技术应仅用于经同意的医疗保健应用。他们指出，此类监控系统可以帮助需要知道老年人何时可能跌倒的护理人员。它们还可以尽早提醒或儿童医院注意慢性疾病（如肌营养不良症）的症状。开发者认为，在这些情况下，脚步传感器比摄像头等也会捕获视觉信息的设备更能保护隐私。“这[实际上]是因为对其他类型的监控机制的隐私担忧而创建的，”张说。在与健康相关的场景中，他补充说，“我愿意牺牲一点我的数据来预防跌倒和检测疾病。”
本文的标题为“脚步间谍”的版本已改编为收录在2020年7月刊的大众科学杂志中。