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(kāi)發(fā)了通過(guò)圖片識(shí)別拉面的程序，而近日，一家創(chuàng)意公司Redpepper用其開(kāi)發(fā)了一款有趣的機(jī)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(shū)《尋找沃爾多》中通過(guò)面部識(shí)別AI來(lái)尋找沃爾多。

　　青亭網(wǎng)了解到， Redpepper設(shè)計(jì)的手臂系統(tǒng)是由Raspberry Pi單片機(jī)電腦控制的uARm Swift Pro機(jī)械臂，搭載了具有面部識(shí)別功能的Vision攝影器材。這款系統(tǒng)尋找沃爾多的過(guò)程是：面部識(shí)別相機(jī)拍攝圖書(shū)的頁(yè)面后，用OpenCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)匹配頁(yè)面中沃爾多的臉，然后將識(shí)別到的臉發(fā)送到谷歌的自定義圖像識(shí)別系統(tǒng)AutoML Vision中分析(特指使用沃爾多照片訓(xùn)練過(guò)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(jī)械臂就會(huì)指出。

　　Redpepper的創(chuàng)意技術(shù)專(zhuān)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(lái)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(shí)際操作后，即使識(shí)別訓(xùn)練組圖外的沃爾多準(zhǔn)確率也很高。另外，他表示自己受到了亞馬遜AWM平臺(tái)識(shí)別名人的工具Rekognition啟發(fā)，才決定開(kāi)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(xiě)Python。

　　雖然，這項(xiàng)技術(shù)看起來(lái)感覺(jué)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(shí)別人與卡通形象的相似性，甚至還能用來(lái)識(shí)別漫畫(huà)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(guò)了大多數(shù)5歲孩子。