前回の記事『ブラウザ上で可愛いフィルターを実現！TensorFlow.jsを使ったリアルタイム顔認識』では、Googleが開発した機械学習用JavaScriptライブラリ「TensorFlow.js」が提供する、顔認識モデルをご紹介しました。そしてウェブカメラを使用してリアルタイムで顔認識を行い、好きなスタンプ画像を選んで顔に貼り付けるデモを作成しました。 今回の記事では、TensorFlow.jsを利用し、ポーズに合わせた画像が出現するデモを作成します。 ▲ ポーズに合わせた画像が出現するデモ。詳細は後述します。 TensorFlow.jsとは TensorFlow.jsは、Pythonで広く利用されている機械学習ライブラリ「TensorFlow」のJavaScript版です。TensorFlow.jsを利用すると、以下のようなことをブラウザ上で実現できます。 オリジナルの機械学習モデル

顔認識技術を利用したアプリケーションは身近なところにあります。たとえば、カメラで映した顔に猫耳やリボンなどのスタンプを自由に追加できる加工アプリ「SNOW」や、ビデオ会議ツール「Zoom」、「Microsoft Teams」で使用できるフィルター機能などがあります。これらの機能は、フェイストラッキング技術を利用しています。 この技術はアプリだけでなく、ウェブブラウザ上でも実現できます。今回は、Googleが開発した機械学習用JavaScriptライブラリ「TensorFlow.js」を使って、ウェブカメラでリアルタイムに顔が認識されるデモを作成してみました。 TensorFlow.jsとは TensorFlow.jsは、Pythonで広く利用されている機械学習ライブラリ「TensorFlow」をJavaScript用にラップしたもので、ブラウザ上で機械学習モデルを手軽に利用できるようにする

数年前にちょっと話題になりましたが 「妖怪けむり」、製造終了してしまったのでもう売っていないそうですね。[1] あまり遊んだ記憶はないですが、もう無くなってしまったと聞くと少し寂しいものがあります。 TensorFlow.js の Hand Pose Detection を使ったら、Web ブラウザ上で動作する AR妖怪けむり 的なものが作れるんじゃなかろうか... とおもったのでちょっと試してみました 完成したものはこちら そもそも「妖怪けむり」とは...？ 妖怪けむり、馴染みがない方も居られるかとおもうので一応。 ニコニコ大百科 - ようかいけむりとは 愛知県の堀商店が販売、小林商店が製造。 主な販路は駄菓子屋で、価格は1枚20円。 商品名は「ようかいけむり」「おばけけむり」「カードけむり」など。いずれも、力強い筆致で描かれたおどろおどろしい妖怪の絵が特徴。 紙製のカードに、パラフィン

TensorFlow.jsの待望の入門書。TensorFlow.jsはGoogleが開発したオープンソースのJavaScriptライブラリです。JavaScriptで機械学習したければ選択肢はTensorFlow.jsだけと言っても過言ではありません。本書では、JavaScriptエンジニアやAIエキスパートを対象に、サンプルを使った実践的なアプローチでTensorFlow.jsの基礎から応用までを解説します。読者はウェブ開発者という立ち位置を変えずにJavaScriptとブラウザで学べます。JavaScriptでAIを活用しようと真剣に考えているエンジニアにお勧めです。 賞賛の声 序文 訳者まえがき まえがき 1章　AIは魔法 1.1　JavaScriptを用いたAIへの道 1.2　知能とは何か？ 1.3　AIの歴史 1.4　ニューラルネットワーク 1.5　今日のAI 1.6　なぜTen

『初めてのTensorFlow.js ―JavaScriptで学ぶ機械学習』 Gant Laborde　著、あんどうやすし　訳 2022年6月29日発売予定 368ページ（予定） ISBN978-4-87311-993-9 定価3,960円（税込） TensorFlow.jsの待望の入門書。TensorFlow.jsはGoogleが開発したオープンソースのJavaScriptライブラリです。JavaScriptで機械学習したければ選択肢はTensorFlow.jsだけと言っても過言ではありません。本書では、JavaScriptエンジニアやAIエキスパートを対象に、サンプルを使った実践的なアプローチでTensorFlow.jsの基礎から応用までを解説します。読者はウェブ開発者という立ち位置を変えずにJavaScriptとブラウザで学べます。JavaScriptでAIを活用しようと真剣に考えて

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https://blog.tensorflow.org/2021/08/3d-pose-detection-with-mediapipe-blazepose-ghum-tfjs.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEju5BNMgQYeE9f8fTIExf2qW4JTveDA2sfk5HmAQOZamLVBOPUKcVKkObW_6TfgTTr08usiwi4y1gvVhQfrkAzOhQeuHRa41IN9MvfIOXGqPIsbqsFAxL1USY3o21xOSvhyphenhyphenYHGSaXe8mbA/s0/TF+image+2.gif August 30, 2021 — Posted by Ivan Grishchenko, Valentin Bazarevsky, Eduard Gab

While our training example only contains two training features (cur_page and session_index), additional features from Google Analytics can be easily added to create a richer dataset and used for training to create a more powerful model. To do so, extend the following code: def ga_session_to_tensorflow_examples(session): examples = [] for i in range(len(session)-1): features = {‘cur_page’: [session

https://blog.tensorflow.org/2021/05/next-generation-pose-detection-with-movenet-and-tensorflowjs.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj234Pcu7Tprg7dTlqiHbcAejxBjrre4hR94tVXevyCQ0jd4EKQ5dQiV25-uuq1Z-ad2QWEdXzdieUZ2JwetwbGIyUl3JDpARqHec5Jw_HVDzgFt8jC14pAW_wpz77sZig1k3AymPnTgR8/s0/three_pane_aligned+%25281%2529.gif May 17, 2021 — Posted by Ronny Votel and Na Li, Google Rese

こんにちは、CX事業本部の若槻です。 AWSのコラボレーションツールであるAmazon Chimeでは、2020/11現在のところ、ビデオ会議で人物の背景のみをぼかす「背景ぼかし機能」は提供されておらず、同様にAmazon Chime SDKでも標準の実装としては未提供となります。 そこで今回は、ない機能は自分で作っちゃおうということで、オープンソースの機械学習モデルであるBodyPixを使ってAmazon Chime SDKのビデオ会議の背景をぼかせることを簡単に確認してみました。 BodyPixとは BodyPixとは、ブラウザとTensorFlow.jsを使って人や体の部位が映っている領域を分割（セグメンテーション）できるGoogleのオープンソース機械学習モデルです。 BodyPix - Person Segmentation in the Browser ちなみに、このBodyP

.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads

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https://blog.tensorflow.org/2020/09/supercharging-tensorflowjs-webassembly.html https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEj124OoLW469DhvyugpJkaL3YgvWO2lXUMpyY5fN_Tr6H7AzgpHSOVJGDkoAkaKq59sXdSwau4cvmMM-M06Jton1Ost721G3DF5enoHt31l9BdpeK2URcx5KoAVBSVZykp1OsJv9H-0bSk/s1600/table1.png September 02, 2020 — Posted by Ann Yuan and Marat Dukhan, Software Engineers at Google In March we int