機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)可以對(duì)您的姿勢(shì)進(jìn)行圖像匹配

如何通過(guò)四處走動(dòng)來(lái)探索圖片呢?許多11歲的孩子會(huì)發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)好主意，特別是如果替代是法語(yǔ)動(dòng)詞的家庭作業(yè)。

歡迎使用Move Mirror，您可以在網(wǎng)絡(luò)攝像頭前移動(dòng)。

谷歌認(rèn)為讓編碼人員和制造商更容易獲得機(jī)器學(xué)習(xí)。期望的結(jié)果是鼓勵(lì)他們玩這種技術(shù)。Move Mirror的目的是展示計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，例如姿勢(shì)估計(jì)，并以有趣的方式進(jìn)行。

移動(dòng)鏡子將您的動(dòng)作與數(shù)百?gòu)堊鲱愃谱藙?shì)的人的圖像相匹配。“它有點(diǎn)像一個(gè)神奇的鏡子，用各種人體運(yùn)動(dòng)的圖像反映你的動(dòng)作 - 從體育和舞蹈到武術(shù)，表演等等，”團(tuán)隊(duì)說(shuō)。

好吧，你可以將你的姿勢(shì)與成千上萬(wàn)張照片的數(shù)據(jù)庫(kù)相匹配。該實(shí)驗(yàn)有一條熱情的信息，“你移動(dòng)，80,000張圖像隨你移動(dòng)。”

除此之外，這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)是由Google的PAIR，研究和創(chuàng)意實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)以及Use All Five的朋友共同努力的目的。它標(biāo)志著機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)社區(qū)的生活方式。機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)步是游行的，希望能夠吸引其他有相關(guān)興趣的人，因?yàn)樗腥硕荚谕苿?dòng)該領(lǐng)域的研究。

Google創(chuàng)意實(shí)驗(yàn)室的創(chuàng)意技術(shù)專家Irene Alvarado說(shuō)：“借助Move Mirror，我們展示了如何通過(guò)計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)攝像頭為任何人提供像姿勢(shì)估計(jì)這樣的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)。我們還希望讓機(jī)器學(xué)習(xí)更容易獲得編碼器和制造商將姿勢(shì)估計(jì)帶入瀏覽器 - 希望鼓勵(lì)他們嘗試這項(xiàng)技術(shù)。“

SlashGear的 JC Torres ：“Move Mirror可能看起來(lái)像一個(gè)輕浮但有趣的AI演示，但它對(duì)AI有一些積極的影響。”

在那個(gè)筆記上你可以自己嘗試一下。

Move Mirror是使用PoseNet和TensorFlow.js制作的。Alvarado將后者定義為“在您的瀏覽器中在設(shè)備上運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的庫(kù) - 這意味著姿勢(shì)估計(jì)直接在瀏覽器中發(fā)生，并且您的圖像不會(huì)被存儲(chǔ)或發(fā)送到服務(wù)器。”

對(duì)于那些被告知必須使用網(wǎng)絡(luò)攝像頭進(jìn)行任何實(shí)驗(yàn)的人來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)很好的觀點(diǎn)。隱私擔(dān)憂及時(shí)浮出水面。在此實(shí)驗(yàn)中，當(dāng)此人與Move Mirror交互時(shí)，圖像不會(huì)發(fā)送到任何Google服務(wù)器。圖像識(shí)別在人的瀏覽器中進(jìn)行

托雷斯表示，“現(xiàn)在只需要在網(wǎng)絡(luò)瀏覽器中完成復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)，這絕對(duì)令人印象深刻。” “知道您并不總是需要將您的數(shù)據(jù)(更不用說(shuō)您的照片)發(fā)送到云中的某臺(tái)計(jì)算機(jī)以獲得AI的好處，這絕對(duì)令人放心。”

圖像如何匹配?

“移動(dòng)鏡像”會(huì)轉(zhuǎn)到姿勢(shì)信息以查找匹配的圖像。這包括17個(gè)身體部位的部位，例如右肩，左腳踝，右臀和鼻子。該團(tuán)隊(duì)指出，Move Mirror沒(méi)有考慮種族，性別，身高，體型。

Android警察局的 Taylor Kerns 解釋了會(huì)發(fā)生什么：PoseNet“通過(guò)分析和累加照片或視頻中不同部分和關(guān)節(jié)的位置來(lái)識(shí)別人類主體的整體位置。您的位置實(shí)時(shí)分析并與一組相比較80,000張照片。移動(dòng)鏡像顯示與您的每個(gè)位置最接近的匹配，在幻燈片中將它們串在一起。“

這個(gè)Move Mirror AI實(shí)驗(yàn)是如何構(gòu)建的?PoseNet是他們使用的姿勢(shì)估計(jì)模型; 它使用TensorFlow.js 在瀏覽器中運(yùn)行。Alvarado說(shuō)：“我們希望你能夠使用Move Mirror，并通過(guò)制作GIF來(lái)分享你的經(jīng)驗(yàn)。”