商品WiFi传感器在多人步态识别中的局限：基于ESP32的系统分析
计算机视觉与模式识别
2026-01-06 v1 密码学与安全
摘要
WiFi信道状态信息(CSI)已显示出在单人步态识别方面的潜力，诸多研究均报告了高准确性。然而，多人识别仍基本未被探讨，现有有限的工作依赖于复杂、昂贵的设置需要修改固件。一个关键问题 remains unanswered：差的多人性能是算法限制还是根本的硬件约束？我们系统评估了六种多样化的信号分离方法(FastICA、SOBI、PCA、NMF、Wavelet、Tensor Decomposition)，在七个包含1-10人的情景中使用商品ESP32 WiFi传感器——一种简单、低成本、即插即用的数据解决方案。通过新颖的诊断指标(单位内变异性、单位间可区分性、性能退化率)，我们揭示所有方法均实现的准确性相似较低(45-56\%，=3.74\%)，且统计上无显著差异(p > 0.05)。即使是表现最好的方法NMF也仅达到56\%准确性。我们的分析揭示了高单位内变异性、低单位间可区分性以及随人数增加而出现的严重性能退化，表明商品ESP32传感器无法提供足够的信号质量，以实现可靠的多人分离。
引用
@article{arxiv.2601.02177,
title = {Why Commodity WiFi Sensors Fail at Multi-Person Gait Identification: A Systematic Analysis Using ESP32},
author = {Oliver Custance and Saad Khan and Simon Parkinson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.02177},
year = {2026}
}