谷歌Cloud AutoML自從今年一月推出后，就得到了廣泛應(yīng)用，曾經(jīng)有人利用其開發(fā)了通過圖片識別拉面的程序，而近日，一家創(chuàng)意公司Redpepper用其開發(fā)了一款有趣的機械臂系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以在風(fēng)靡全球的考眼力系列兒童圖書《尋找沃爾多》中通過面部識別AI來尋找沃爾多。

　　青亭網(wǎng)了解到， Redpepper設(shè)計的手臂系統(tǒng)是由Raspberry Pi單片機電腦控制的uARm Swift Pro機械臂，搭載了具有面部識別功能的Vision攝影器材。這款系統(tǒng)尋找沃爾多的過程是：面部識別相機拍攝圖書的頁面后，用OpenCV計算機視覺庫匹配頁面中沃爾多的臉，然后將識別到的臉發(fā)送到谷歌的自定義圖像識別系統(tǒng)AutoML Vision中分析（特指使用沃爾多照片訓(xùn)練過的AutoML Vision）。如果系統(tǒng)分析后在圖片中發(fā)現(xiàn)了95%以上相似度的小人，機械臂就會指出。

　　Redpepper的創(chuàng)意技術(shù)專家Matt Reed在郵件中解釋道，所有用于訓(xùn)練AutoML Vision用的圖片都來自谷歌圖片搜索，其中包括62種沃爾多頭像和45種沃爾多頭部加身體的圖，雖然這些數(shù)量并不多，但實際操作后，即使識別訓(xùn)練組圖外的沃爾多準確率也很高。另外，他表示自己受到了亞馬遜AWM平臺識別名人的工具Rekognition啟發(fā)，才決定開發(fā)卡通版本的Rekognition。而且這是他第一次使用AutoML，為了制作這款手臂的程序，他花了大概一周編寫Python。

　　雖然，這項技術(shù)看起來感覺像是在作弊，如果能這么容易就找到沃爾多，就失去尋找的意義，因此Redpper想展示的更多是AutoML的威力，也許以后可以將這種AI技術(shù)用于識別人與卡通形象的相似性，甚至還能用來識別漫畫抄襲。

　　另外，Redpepper的這款原型產(chǎn)品，最快可在4.45秒內(nèi)找到沃爾多，能力超過了大多數(shù)5歲孩子。

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