少儿编程Scratch第16讲初试人工智能人脸识别IBM Watson.docx
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少儿编程Scratch第16讲初试人工智能人脸识别IBMWatson
少儿编程Scratch第16讲:
初试人工智能-人脸识别(IBMWatson)
∙前言
这是一个轰轰烈烈的全民人工智能的时代。
不说自己做了些和大数据、人工智能的工作都感觉有点不好意思说自己是干IT的。
据说人工智能已经进入中小学标准教育大纲了。
Scratch中实现人脸识别–刷脸?
能够实现聊天机器人?
能够教AI玩游戏(剪刀石头布、井字游戏)?
是的,你没有看错。
计划通过几次的人工智能课程,让小朋友了解人工智能能够干什么,有哪些应用,并且亲自尝试一下AI的应用,体验未来世界的智能性。
当然这还没有涉及到背后的人工智能的实现逻辑。
我们只是在应用大厂家的人工智能算法和平台(鼎鼎大名的IBM沃森Watson)。
因此这几个例子,也只能说是人工智能的应用,并不属于底层人工智能的研发。
当然,市面上,也有不少通过调用通用平台AI功能的AI应用产品。
人工智能算法和平台的发展很可能和云平台类似,最终由多个寡头企业主导,或者会逐渐走向开源和免费,成为免费的“水电”。
2.目的
人脸识别是人工智能下图像识别的重要科目。
大学人工智能专业中,估计有半数是和图像识别相关的。
人脸识别非常重要,并且在将来的社会中应用会非常广泛。
估计未来将将来全地球人的人脸数据。
刷脸购买产品、车牌识别、乘车坐飞机,进入某个区域,都可能直接通过“刷脸”完成验证工作。
“人脸”识别还能自动识别“好人”和“坏人”,提升社会的安全。
例如在西单广场、交通入口处,设置一堆人脸识别的摄像头,如果发现“坏人”指数大于80%的人,允许警察提前进入警戒状态,甚至允许上前“盘问”。
今天的目的是使用人脸识别。
在Scratch中拍照,然后系统会识别这是谁,是否允许进入某游戏或系统。
当然在这之前,我们要先介绍一下这几个人工智能后面所用的IBMWatson人工智能平台系统,如何申请免费账号,如何培训系统,如何在Scratch中调用和使用这些人工智能的功能。
(最终的应用截图,根据角色图片,能够识别这是谁,验证通过与否,同时播放声音。
)
3.免费注册IBM沃森人工智能平台账号
IBMWatson人工智能属于IBM云平台所提供的服务,属于人工智能的大厂家,其人工智能水平还是位于前列的。
首先进入
进入后,如果没有账号,可以在“CreateFreeAccount”中创建免费账号。
如果已经拥有账号,可以直接登录。
IBM的这个云平台似乎还是在国外,访问比较慢。
注册以后需要邮件确认,如果无法完成验证,就只能“翻墙”确认一下了。
注册图像识别服务。
注册以后,要定于对应的AI服务,例如文本识别、图像识别、数字识别。
我们这一次用到了图像识别,因此要注册“VisualRecognition”服务。
可以在IBM平台中找到对应的服务,先创建APIKey。
在machinelearningforkids.co.uk也有链接地址,进入IBM云平台,注册相关的服务。
IBM图像识别服务按照调用次数收费,Lite的免费版一个月允许调用1000次。
对于测试来说,这已经够了。
进入这个服务以后,“Create”创建账号。
然后我们可以看到各种版本的收费标准。
Lite版本是免费的,每月1000个Calls。
创建这个服务的账号以后,能够获取一个APIKey,就是其他应用中访问IBM服务的APIKey。
会在后面的Scratch项目中用到。
获取最关键的APIKey。
点击复制,复制该APIKey,可以先复制到本地的文件中。
如果要订阅文本识别类的服务,选择“WatsonAssistant(formerlyConversation)”
微信订阅号:
ABO_CRM
4.注册MachineLearningForKids.co.uk
这是一个少儿机器学习网站,有十几个案例项目。
这些项目都可以应用在Scratch中。
这个网站使用的后台AI平台是IBM的Watson,因此需要先注册IBM的AI平台账号。
进入网址,https:
//machinelearningforkids.co.uk。
第一次使用,申请账号。
4.1Worksheets-19个AI示例应用
进入“Worksheets”,能够看见19个AI的应用项目。
随便打开一个,就进入下载页面了。
https:
//machinelearningforkids.co.uk/#!
/worksheets
下载页面:
下载学生手册和教师手册。
手册中有详细的操作步骤。
当然手册了里面并没有告诉你如何申请IBM账号。
4.2设置IBMAPIKey
先别着急创建Scratch项目,需要先申请、设置APIKey。
进入”Teacher>APIKeys”.这里有两个链接地址,可以引导我们进入IBM的Watson平台,注册文本和图像识别服务。
如果第三步没有提前注册,也可以在这里进入,注册。
WatsonVisualRecognition:
WatsonAssistant:
这一次需要使用到图像识别。
注册IBM图像识别服务以后,在这里”AddnewAPIkey”,添加APIKey即可。
Teacher>APIKeys
添加图像识别的IBMWatsonAPIKeyes。
4.3开始人工智能的Scratch项目
一) 新建AI项目
进入“Projects”, 新建项目“Addanewproject”,需要录入项目名称ProjectName,识别类型Recognizing,有文字、图形和数字。
这里需要选择图形。
注意,这里的项目名称依然不支持中文,只能使用英文。
二) Train:
培训计算机识别图形,进行图形分类识别
创建以后,进入项目。
有三个功能:
“训练Train”,“学习和测试Learn&
Test”,”Scratch”。
∙Train:
为系统提供需要识别的照片,可以在线拍照,作为素材,训练系统。
识别这是谁,那是谁。
系统分组识别,因此要分成几组。
∙Learn&
Test:
系统进行抽取,学习。
然后可以测试该模型的可靠性。
∙Scratch:
进入Scratch编程环境,在Scratch环境中调用这个AI模型。
进入Train,定义三个分组:
Kang,Tong,Others,即为两个人,和其他人。
每组拍10个照片,注意每个照片要更换一定的表情,例如做一下鬼脸之类的。
最终目的是,根据所提供的照片,系统能够识别这是谁。
三) Learn&
Test:
机器学习和测试
上载素材完毕以后,就可以进行机器学习和测试了。
进入”Learn&
Test”,点击培训机器学习模型。
这时候需要调用Watson的API,如果前面没有设置好API,这里就无法继续。
几分钟以后,系统就能建立模型。
建立模型需要花费几分钟,可以返回项目,重新进来。
学习完毕以后,还可以删除该模型,注意该模型只能保留一天。
第二天来就需要重新学习了。
模型建立后,点击“TestwithWebcam”,可以拍照测试模型。
系统列出识别结果–即该图属于哪一类的图片,即哪个人。
提供给出可信度Confidence,例如91%的概率认为这是某人。
如果图片正规一点,识别率会高一些。
如果图形变化大,识别率可能会小一些。
四) Scratch:
进入Scratch环境,调用AI应用。
这里的Scratch环境并不是直接在MIT网上的,但功能类似。
可以切换到中文版,但扩展的积木还是英文的。
进入后,点击菜单“ProjectTemplates”,有17个模板项目,包括一些示例代码和角色图片。
请复制浏览器URL,在新页签中打开,进入ProjectTemplates。
如果想省时间,就直接使用这些模板,下载模板中的角色图片,然后编写程序,上载角色。
下面开始制作程序:
1.首先查看“更多模块”,这里能够看见这个人工智能项目FaceLock的扩展,并且有一个绿色标志,说明这个扩展和AI模型是工作的。
2.进入舞台,导入4个舞台背景图片。
这些背景图片是从示例项目中直接下载的。
第一个是空手机、第二个是Scanning,说明在扫描图片;第三个是识别成功,绿色打钩的通过背景Granted;第四个是未能正确识别的红色锁定背景Denied。
如果成功识别某个人,允许进入系统Granted,则使用背景3,否则使用背景4Denied.
3. 设置一个空白角色,什么都不要放。
不过要进入造型,拍一些照片,也可以每次使用的时候拍摄。
Scratch没有单独的拍照功能,这点很不好。
因此需要一个空造型,在运行开始之前,先给这个造型启动WebCam拍照,才能进行后面的识别环节。
微信订阅号:
ABO_CRM
4. 调用AI人脸识别:
这段程序其实很简单。
1.)点击的时候,先将背景切换到Scanning,显示正在扫描。
其实Scratch是有摄像头扫描图片功能的,不过速度太慢了。
2.)设置三个判断,Recognizeimage()=Kang,则切换背景为Granted;
说一句话“ThisisKang.”;
播放一段声音,自己录制一段声音,“我是KangKang。
”。
第二、三个判断类似,识别Tong和Others。
Image里面选择CostumeImage,就是当前角色的图片。
3.)测试:
先对角色拍照,可以一次拍多个照片,执行前,选择对应的照片。
然后开始,系统会切换背景、说话、并且播放声音。
系统的识别能力还是很不错的。
下一次试试剪刀石头布。
和计算机一起玩剪刀石头布的游戏,我们出剪刀、石头或者布,计算机能够识别出来,并且出题,比对。
本程序的图片和Scratch都来自https:
//machinelearningforkids.co.uk,感谢这个网提供如此美好的AI体验。
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