Et si vous exploriez des images simplement en vous déplaçant ? Beaucoup d'enfants de 11 ans trouveraient cette idée géniale, surtout si l'alternative était un devoir sur les verbes français.
Bienvenue sur Move Mirror, où vous vous déplacez devant votre webcam.
Google adopte l'idée de rendre l'apprentissage automatique plus accessible aux codeurs et aux fabricants. Le résultat souhaité les incite à jouer avec cette technologie. L'intention de Move Mirror est de montrer des techniques de vision par ordinateur telles que l'estimation de pose et de le faire de manière amusante.
Move Mirror fait correspondre vos mouvements à des centaines d'images de personnes faisant des poses similaires. "C'est un peu comme un miroir magique qui reflète vos mouvements avec des images de toutes sortes de mouvements humains, des sports et de la danse aux arts martiaux, agissant, et au-delà, " dit l'équipe.
Bien, vous obtenez de faire correspondre votre pose à une base de données de dizaines de milliers de photos. L'expérience a un message de bienvenue que "Tu bouges et 80, 000 images bougent avec vous."
Amusant à part, cette expérience, un effort de collaboration de PAIR, Recherche, et les équipes Creative Lab de Google et des amis de Use All Five, a un but. Il signale un mode de vie dans la communauté de développement de l'apprentissage automatique. Les progrès de l'apprentissage automatique sont affichés, dans l'espoir d'engager d'autres personnes ayant des intérêts pertinents, car tous font avancer la recherche dans le domaine.
Irène Alvarado, Technologue créatif chez Google Creative Lab, mentionné, "Avec Move Mirror, nous montrons comment les techniques de vision par ordinateur telles que l'estimation de la pose peuvent être accessibles à toute personne disposant d'un ordinateur et d'une webcam. Nous voulions également rendre l'apprentissage automatique plus accessible aux codeurs et aux créateurs en intégrant l'estimation de la pose dans le navigateur, en les incitant, espérons-le, à expérimenter cette technologie."
JC Torres dans SlashGear :"Move Mirror peut sembler frivole, mais amusant, démo d'IA, mais cela a des implications positives pour l'IA."
Et sur cette note, vous pouvez l'essayer par vous-même.
Move Mirror a été réalisé à l'aide de PoseNet et TensorFlow.js. Alvarado a défini ce dernier comme « une bibliothèque qui exécute des modèles d'apprentissage automatique sur l'appareil, dans votre navigateur, ce qui signifie que l'estimation de la pose se produit directement dans le navigateur, et vos images ne sont pas stockées ou envoyées à un serveur."
C'est un bon point pour ceux à qui on dit qu'ils doivent utiliser une webcam pour toute expérience. Les soucis de confidentialité font rapidement surface. Dans cette expérience, les images ne sont envoyées à aucun serveur Google pendant que la personne interagit avec Move Mirror. La reconnaissance d'image se produit localement dans le navigateur de la personne
« C'est vraiment impressionnant de voir à quel point l'apprentissage automatique sophistiqué peut maintenant être effectué uniquement dans les navigateurs Web, " a déclaré Torres. " Et c'est vraiment rassurant de savoir que vous n'avez pas toujours besoin d'envoyer vos données, encore moins tes photos, à un ordinateur dans le cloud juste pour profiter des avantages de l'IA."
Comment les images correspondent-elles ?
Move Mirror se transforme en informations de pose pour trouver une image correspondante. Cela implique les sites pour 17 parties du corps, par exemple., épaule droite, cheville gauche, hanche et nez droits. L'équipe a noté que Move Mirror ne prend pas en compte la race, genre, la taille, type de corps.
Taylor Kerns, Police Android , a expliqué ce qui se passe :PoseNet "reconnaît la position globale d'un sujet humain en analysant et en additionnant où se trouvent différentes parties et articulations sur une photo ou une vidéo. Votre position est analysée en temps réel et comparée à un ensemble de 80, 000 photos. Move Mirror affiche la correspondance la plus proche de chacune de vos positions, en les enchaînant dans un diaporama."
Comment cette expérience Move Mirror AI a-t-elle été construite ? PoseNet est le modèle d'estimation de pose qu'ils utilisent; il s'exécute dans le navigateur à l'aide de TensorFlow.js. Alvarado a dit, "Nous espérons que vous jouerez avec Move Mirror et partagerez votre expérience en créant un GIF."
L'article "Move Mirror :An AI Experiment with Pose Estimation in the Browser using TensorFlow.js, " est bon de vérifier dans Moyen si vous êtes curieux de connaître tous les détails de leur travail à ce sujet.
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