随着城市安全需求的不断提升和智能监控系统的普及，现代视频监控技术在公共安全、智能家居和社会管理中扮演着越来越重要的角色。传统的基于视觉的人物再识别技术依赖于摄像头采集的影像数据，然而在实际应用环境中，这种方法往往受到诸如光线变化、遮挡物以及人物姿态和角度等因素的影响，导致识别准确率下降。针对这些难题，一项名为WhoFi的创新技术应运而生，其利用Wi-Fi信号中的物理层信息实现深度人物再识别，开创了利用无线信号进行身份鉴别的新领域。WhoFi的核心技术通过提取无线信道状态信息（Channel State Information, CSI）中的生物特征，结合先进的深度神经网络和Transformer编码器，显著提升了人物识别的鲁棒性和泛化能力。Wi-Fi信号作为一种广泛存在且穿透力强的电磁波形式，在城市环境和室内场景中无处不在。其信道状态信息包含了传输路径上的多径效应和环境动态特征，而人体的动作和身体特征会对Wi-Fi信号的传播产生独特影响。
WhoFi利用这种信号特征，精确捕捉个体的隐式生物特征，将传统依赖视觉的识别手段从根本上拓展到无线信号领域。WhoFi的设计包括一个模块化的深度神经网络架构。该网络采用Transformer结构进行信道信息编码，有效捕捉Wi-Fi信号序列中的时间依赖和空间相关性。通过引入批内负样本损失（in-batch negative loss）函数，模型能够学习到更加稳健且具有高度辨识能力的个体签名。实验部分，研究团队选用具有代表性的NTU-Fi数据集进行评估。结果显示，WhoFi在人物再识别任务上与现有视觉和非视觉方法相比，表现出了同等甚至更优的性能。
这证明该方法不仅具备理论创新价值，更具备实际应用潜力。基于Wi-Fi信号的识别技术具有多项显著优势。首先，Wi-Fi信号受光照和遮挡影响较小，可在暗光和复杂环境下稳定工作。其次，Wi-Fi设备的普及使得部署成本较低，适合大规模应用。更重要的是，该技术在保护隐私方面具有天然优势，相较摄像头录制视频的方式，更易于被社会公众接受。潜在应用涵盖智慧安防、智能家居中的身份认证、楼宇门禁系统及智能零售分析等领域。
然而，尽管WhoFi技术展示出强大的能力，仍存在若干待解难点。Wi-Fi信道受环境变化影响显著，如何提高算法对多变环境的适应性和稳定性，是后续研究的关键方向。另外，数据收集和隐私保护之间的平衡也需要引起重视，需制定相应的规范和技术手段确保用户隐私安全。未来，结合多模态信息融合技术，将Wi-Fi信号与视觉、红外等多种传感数据协同处理，或将进一步提高人物识别的准确率和安全性。同时，随着硬件性能的提升和深度学习算法的进化，实时在线识别能力将得到增强，为智慧城市建设提供更强大的技术支撑。综上，WhoFi凭借其创新的Wi-Fi信道信号编码和深度学习结合方法，推动了人物再识别技术的发展。
它不仅突破了视觉技术的局限性，更为未来智能监控和身份验证开辟了新思路。随着相关研究的深入和应用场景的拓展，基于无线信号的身份识别有望成为下一代智能环境的重要组成部分，为社会安全和智能生活带来深远影响。
