Ce 19 juillet, Google a publié sur son blog un article d’Irene Alvarado, Creative Technologist chez Google Creative Lab sur Move Mirror. Cette expérience proposé par le géant de l’internet se base sur l’intelligence artificielle, plus particulièrement le machine learning et la vision par ordinateur, pour reconnaître les mouvements effectués par une personne. Analysés en temps réel, ces mouvements sont ensuite comparés à d’autres réalisés par d’autres individus dans le monde entier et permet de créer des GIFs.
“Il y a beaucoup d’utilisations impressionnantes pour le machine learning ces jours-ci, comme la détection d’objets dans des images, la détection de maladies, et même la possibilité pour les voitures de se conduire elles-mêmes. Mais l’IA peut aussi être utilisée de manière plus ludique.
C’est pourquoi nous avons créé Move Mirror, une expérience d’IA qui vous permet d’explorer des images d’une manière amusante, simplement en vous déplaçant. Déplacez-vous devant votre webcam et Move Mirror faire correspondre à vos mouvements en temps réel à des centaines d’images de personnes faisant des poses similaires à travers le monde. C’est comme un miroir magique qui reflète vos mouvements avec des images de toutes sortes d’activités humaines – sport, danse, arts martiaux, théâtre et bien plus. […]
Avec Move Mirror, nous montrons comment les techniques de vision par ordinateur comme l’estimation de la pose peuvent être accessibles à tous ceux qui possèdent un ordinateur et une webcam. Nous voulions également rendre le machine learning plus accessible aux codeurs et aux concepteurs en introduisant l’estimation de la pose dans le navigateur, ce qui, espérons-le, les incitera à expérimenter cette technologie.
Pour construire cette expérience, nous avons utilisé PoseNet, un modèle qui permet de détecter les figures humaines dans les images et les vidéos en identifiant où se trouvent les articulations principales. Move Mirror prend les données d’input du flux de la caméra et les lie avec une base de données de plus de 80.000 images pour trouver la meilleure correspondance. Il est alimenté par Tensorflow.js – une bibliothèque qui exécute des modèles de machine learning sur l’appareil, dans votre navigateur, ce qui signifie que l’estimation de la pose se fait directement dans le navigateur et que vos images ne sont pas stockées ou envoyées à un serveur.”
Plus d’informations sur l’article Medium.
Vous pouvez tester Move Mirror sur g.co/movemirror.
