Wi-Fi Sensing per Human Identification attraverso dispositvi ESP32

Recenti studi esplorano la possibilità di rilevare eventi in una stanza tramite Wi-Fi Sensing. Tale pratica sfrutta l'interazione fra le onde che trasportano segnali Wi-Fi e gli elementi presenti in un ambiente. Queste interazioni vengono dette Channel State Information (CSI) e possono essere analizzate e sfruttate per inferire informazioni sull'ambiente, come localizzazione "device-free", riconoscimento di attività HAR, Human Identification e altro. Per quanto riguarda l'identificazione, non sono mai stati utilizzati dispositivi di fascia bassa come gli ESP32. Essendo piccoli e a basso consumo sono molto versatili, tuttavia la qualità dei dati raccolti è inferiore. In questa tesi, si utilizzano strumenti d'avanguardia per effettuare Human Identification tramite ESP32. Si crea un software che funga da interfaccia fra i dati raccolti e gli algoritmi atti al Wi-Fi Sensing. Per valutare il progetto finale, viene effettuata una raccolta dati in ambiente controllato. Lo strumento mostra un'accuratezza del 95% nel distinguere due utenti mentre del 74% nel distinguerne tre.