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　　“移动镜子”让你一个有趣的方式来检索图片，只是为了让各种动作在镜头前，你可以看到人们在做同样的姿势在镜子图片。

　　谷歌是在做小工具来显示自己的人工智能技术特别好，这要归功于TensorFlow。JS系统，大量的AI工具，需要大量的训练数据可以在浏览器上，这让一些原本复杂枯燥的技术可以以有趣的方式显示运行，普通用户可以轻松体验。谷歌一直致力于一个页面来显示这些有趣的实验，他们最近推出了一个有趣的小工具，移动镜（移动镜）。

　　“移动镜子”让你一个有趣的方式来检索图片，只是为了让各种各样的在镜头前，你可以看到的行动和你做的人是一样的姿势的图片在镜子里，你的另一个位置，检索图片结果实时改变，它看起来像一个充满活力的“镜子”。数据库，80，000图像，你动了，这些图片也跟着变。如果你仔细看，一些人跳舞，和空手道，做饭，散步，滑雪等多种手势。你可以把自己的操作记录，做了一个GIF共享。

　　此类技术由PoseNet模型，这是一种先进的预测模型的姿势来实现，姿态可以以高精度从图像数据，甚至模糊，分辨率低，黑白图像中提取。事实上，我们在其他地方，比如动作捕捉与专业监控系统管理秩序的拍摄现场，还有一些场馆的电影，其中有许多类似的联合捕获技术的使用已经看到了类似的识别。

　　来源：中

　　但原来的姿势预测需要非常专业的设备，使用特殊的红外摄像机和传感器，然后提取数据从2D影像的姿态来完成预测。这样的解决方案是有效的，但没有大规模使用，因为它太昂贵。然而，这些数据可以被很好地PoseNet模型进行处理，它移植到TensorFlow。JS，你可以允许用户运行浏览器的机器学习模型，没有服务器。任何人只要有一个摄像头和手机或电脑的经验可以在浏览器中使用这项技术。

　　还记得前几天刷屏“我想画的小曲儿，”它？事实上，它的原理是将输入的信息通过视觉人，计算机处理和识别。此前谷歌也做了另一个实验陆线，随机抽取的金额，以匹配谷歌地球类似的线。谷歌文化艺术已超过匹配功能的画作增加，并将其移到功能更像一面镜子，面部识别，手势识别是一个数据库是一幅画，其他80，000运动画面。