谷歌Move Mirror机器学习实验:你一动,8万张图像跟着动作匹配

谷歌Move Mirror机器学习实验:你一动,8万张图像跟着动作匹配

谷歌在博客文章中揭露了“Move Mirror”,这是一个机器学习实验,可以将你的姿势与同一姿势的其他人的图像相匹配。

谷歌Move Mirror机器学习实验:你一动,8万张图像跟着动作匹配

它存在的原因?当然主要还是有趣,不过谷歌还希望让编程人员和制造商更容易获得机器学习,同时鼓励他们使用技术并将其与自己的应用程序一起运行。

“Mirror”使用来自Google的开放源“姿势估计模型”,即PoseNet,可以检测身体姿势;以及TensorFlow.js,用于浏览器内机器学习框架的库。

在寻找匹配的图像时,该实验使用你的“姿势信息”:17个不同身体部位的位置,包括您的肩膀,脚踝和臀部。根据谷歌的解释器,它没有考虑任何个人特征,如性别,身高或体型。

移动到网络摄像头前面,Move Mirror会将你的实时动作与数百张在世界各地做类似姿势的人的图像相匹配。感觉就像一个神奇的镜子,用各种人类活动的图像反映你的动作,从体育和舞蹈到武术表演。你还可以将体验生成GIF图像并与朋友分享。

当然,使用计算机检测姿势并不新鲜,动作捕捉技术已经使用了数十年,以捕捉大片的真实人体动作。但这些方法需要昂贵的硬件。而这次实验的重点就是这一切都发生在浏览器中,而且只需网络摄像头。

谷歌不会将任何图像发送到其服务器,所有图像识别都在本地和浏览器中进行。该技术无法识别图像中的人,因为没有与姿势估计相关的个人身份信息。

如果你对构建Move Mirror所做的大量工作感兴趣,TensorFlow在博客中进行了详述:medium.com/tensorflow/move-mirror-an-ai-experiment-with-pose-estimation-in-the-browser-using-tensorflow-js-2f7b769f9b23

如果你有网络摄像头,可以在谷歌的实验页面上亲自试用:experiments.withgoogle.com/collection/ai/move-mirror/view/mirror

本文为ATYUN(www.atyun.com)编译作品,ATYUN专注人工智能
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