机器视觉有超人的识别人类面部、识别物体的能力。它还可以识别很多种不同的动作，尽管目前的识别能力还比不上人类。但它也有一定的局限，当人脸或物体部分被遮挡时，机器就懵了；在光线严重不足的时候，它们也会“两眼一抹黑”。
但是，电磁波却不会因为遮挡或者光线问题而受限。不论是白天还是黑夜，无线电都充斥着我们的世界。它们很容易穿过墙壁，并通过人体传播和反射。研究人员根据这一特性已经开发出各种利用Wi-Fi无线信号来观察门后情况的方法。但是这些无线电有一个缺陷，其分辨率非常低，图像十分嘈杂，有各种干扰物的反射，这使得人们很难真的知道门背后发生了什么。
这种情况下，可见光图像和无线电图像就可以成为一对最佳伴侣，完全可以用一方的优势来克服另一方的缺点。
麻省理工学院的李天红和他的同事们找到了一种模型，可以通过可见光图像训练无线电视觉系统来识别人们的动作。新的无线电视觉系统可以在可视光成像失败的情况下，在大范围内看到人们在做什么。“我们引入了一个神经网络模型，在光线不好的情况下，它可以穿过墙壁和遮挡物来检测人类的行为。”李天红说。
