MIT CSAIL的研究人员提出了一种新的神经网络架构（RF-Action），它可以利用无线射频信号或视频图像生成3D的人体骨架，并在有遮挡或者不良照明环境中，通过时间序列数据识别人体的动作和互动，实现“穿墙”效果，同时它的性能也超越了之前最好的基于图像以及基于射频信号的动作识别模型。


RF-Action神经网络架构


模型预测的骨架和动作

source: Making the Invisible Visible: Action Recognition Through Walls and Occlusions