加州大學聖芭芭拉分校（UC Santa Barbara）開發一種方法，能感知視線之外靜止物體輪廓的方法，這種基於 Wi-Fi 的新技術稱為「Wiffract」，能勾勒出鄰近房間的物體。
有趣的是，這種技術沒用到 AI，只有純粹的物理和數學，未來也許能利用深度學習強化這項技術。
研究團隊指出，近年利用 Wi-Fi 感測器的方法逐漸受到關注，但大都是分析運動或運動中物體，靜止物體則不在研究範圍內，而新的 Wiffract 技術背後是 Wi-Fi 與邊緣相互作用，產生幾何光學繞射法（Geometrical Theory of Diffraction）和相應的「Keller Cones」。
為了測試 Wiffract 射頻（RF）成像技術，研究人員決定看能在多大程度上準確地追蹤看不見的字母。他們使用 Wi-Fi 和分析物體邊緣反射相關的複雜數學運算，即可勾勒出視野以外的靜止物體。
剛剛所提的 Keller Cones 是新成像技術的核心，當如 Wi-Fi 訊號的射頻波（RF waves）擊中物體邊緣時，就會產生這些錐形。
加州大學聖巴巴拉分校電子與電腦工程教授 Yasamin Mostofi 表示，根據邊緣方向的不同，圓錐體會在給定的接收器網格上留下不同足跡（即圓錐形截面），再透過他們開發出來的數學框架，利用這些圓錐形足跡來判斷邊緣的方向，進而繪製出場景的邊緣圖。
在開發 Wiffract 過程中，研究人員使用一台筆電做為 Wi-Fi 發射器，並在小型移動車上安裝 6 根天線，以讀取反射的射頻波，並將結果繪製在 2D 網格上。換言之，就是車輛和天線塔的移動「掃描」了牆後的字母。有趣的是，如果要精確勾勒出靜止物體，關鍵是建造出一個會移動的感測器塔。
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