通过机器学习识别迪士尼在逃公主,程序

译者：AI研习社（FIONAbiubiu、成语风）

双语原文链接：PrincessFinderusingReact,ml5.js,andTeachableMachineLearning

到了庆祝的时候了！我们刚刚送走了圣诞老人。现在正等待新年的钟声敲响。所以我想到建立一个很酷的东西（至少我的七岁小公主会觉得）同时学一点机器学习。所以我们要做一个什么？

我借用的我女儿所有迪士尼公主人偶来建立一个机器学习模型，这个应用取名为“PrincessFinder”，可以通过摄像头将这些人偶的公主信息都识别出来。本文中我们将会学到这背后的一些知识以及扩展它们的可能性。

ThePrincessFinder

该PrincessFinder应用是使用以下内容构建的：

TheTeachableMachine：如何简单，快速地创建models可直接在应用程序或网站中使用的机器学习？可教学机器允许您将train计算机与图像，声音和姿势一起使用。我们使用迪士尼公主创建了一个模型，以便我们可以ImageClassification在应用程序中使用它来执行。ml5.js：这是使用您的Web浏览器进行的Web机器学习。它使用Web浏览器的内置图形处理单元（GPU）进行快速计算。我们可以像使用，可以用API如imageClassifier(model)，classify等来进行图像分类。React：这是一个用于构建用户界面的JavaScript库。我们可以ml5.js在React应用程序中使用它，只需安装并将其作为依赖项导入即可。这是应用程序显示的截图，有93％的概率表明，这个娃娃是Jasmine（茉莉公主），它有明显的金戒指标记。

鉴于我根本不像迪士尼公主（甚至没有洋娃娃）。因此，我自己的图像已正确分类，说NoDolls。

这是一个很棒的简单演示。

几个术语

如果您是机器学习的新手，您可能会发现其中一些术语有些不知所措。最好是从更高维的角度了解它们的含义以了解用法。

您可以从此处阅读有关这些和其他机器学习术语的更多信息。

我们的PrincessFinder应用程序使用SupervisedMachinelearning，我们有trained将model有很多examples的公主的照片。每个示例数据还包含一个label，用于通过名称标识特定的公主。

TeachableMachine

我们可以使用TeachableMachine用户界面通过几个简单的步骤来创建ML模型。首先，浏览到此链接。（需要VPN）您可以选择图像，声音或姿势项目。在我们的例子中，它将是一个图像项目。

接下来，我们需要通过选择示例（图像和标签）来定义分类。我们可以使用网络摄像头拍摄照片，也可以上传图像。

加载示例后，我们便开始培训。这将为我们创建一个模型。

训练完成后，您可以使用实时数据测试模型。满意后，您可以导出模型以在应用程序中使用它。

最后，我们可以下载模型以在我们的应用程序中使用它。您可以选择将模型上传到云中，以使用URL进行使用。您也可以将项目保存到GoogleDrive。

如果您有兴趣使用或扩展我创建的模型，则可以下载并将其导入“可教机器”界面。

使用ml5.js和React的用户界面

现在我们有了一个模型。我们将使用该ml5.js库导入模型，并使用实时流对图像进行分类。我最熟悉的是React。您可以使用任何UI库，框架或原始JavaScript。我已经使用create-react-app启动应用程序的骨架并在一分钟内运行。

安装ml5.js依赖项

将模型解压缩public到项目文件夹下。我们可以model在公共目录下创建一个名为的文件夹，然后提取文件。

使用ml5.js库来加载模型。我们将使用该imageClassifier方法来传递模型文件。此方法调用返回一个分类器对象，我们将在一段时间内使用该对象对实时图像进行分类。还要注意，一旦成功加载模型，我们将初始化网络摄像头设备，以便我们可以从实时流中收集图像。

我们还需要在render函数中定义一个视频组件

接下来，我们在分类器上调用classify()方法以获取结果。该results是所有比赛的目标参数标签的数组。

我们应该classify在指定的时间间隔内使用方法调用。您可以使用一个称为React的ReactHook，useInterval进行相同操作。结果数组可能看起来像这样，

请从此处找到App.js文件的完整代码。就是这样，您现在可以使用此result数组提供您想要的任何UI表示形式。在我们的例子中，我们在两个React组件中使用了这个结果数组，

1.列出公主并突出显示最匹配的那个

2.显示仪表图以指示匹配的置信度。

Princess组件循环遍历结果数组，并使用一些CSS样式突出显示它们，并呈现它们。

图表组件就是这样

就是这样。请从GitHub存储库中找到完整的源代码。如果您喜欢这项工作，请随时给项目加星号（）。