上班偷看网页要被逮 日程序员用 AI 防 “偷袭”

by admin on 2020年4月22日

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看过《流浪地球》吗?还记得那个叫做“莫斯”的机器人吗?

我已委托“维权骑士”(rightknights.com)为我的文章进行维权行动

人工智能已被应用于经济、医学及交通等多种领域。但看上去“高大上”的人工智能有时候的用途也未必都是那么高大上。布朗大学的学生就曾利用
AI 打造了一个专为新生儿取名的系统,而去年也首次出现了以 AI
作为评委的选美比赛。

剧中的人工智能系统“莫斯”无所不知,而且拥有超强语音识别能力,在极为复杂的声音环境下依然能够精准的识别并回答剧中刘培强的提问。

简评:机器学习小项目,开放所有源码,手把手教你:在你上司靠近你座位时,用人脸识别技术及时屏幕切换。

今日要说的这一个 AI 应用程序出自日本程序员 Nakayama
之手,动机只是不想让老板发现他在偷懒。上班时候偷偷浏览与工作无关的网页对于职场人来说再熟悉不过了,而为了避免领导突然出现在身后被抓个现行,各种物理遮挡硬件和应用程序都冒了出来。但真正遇上这种情况时,还是会因为反应不及动作过大而引起领导的怀疑。

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— Apr.21 Update —

而 Nakayama 也是因为这一原因想到了用 AI
程序来自动完成这一过程,这样显得十分自然又不会引起领导的疑心。他将这一
AI 程序称为 Boss
Sensor,通过网络摄像头和软件相结合的方式来对领导进行“监视”。

近几年人工智能技术发展迅速,这样的场景离我们并不遥远,智能家居、智能教育、智能医疗的应用层出不穷,比如扫地机器人、智慧洗衣机(它能精准感知衣物的脏污程度、衣物重量,从而匹配最佳洗涤模式)、用于家庭教育的陪伴型机器人,甚至2018年人工智能大会上还出现了“AI实时检测癌症”设备。

好友

据他介绍,领导的办公桌距离他的座位不过 5 秒钟的路程,因此留给 AI
程序反应的时间其实也不多。为此,他利用 OpenCV
跨平台计算机视觉库来进行人脸识别,并使用 Keras
深度学习框架来构建卷积神经网络(CNN),专门针对领导的面部进行识别认证。当该
AI 程序识别到老板出现在 Nakayama
办公桌周围时,电脑桌面就将自动出现静态程序代码的画面,让领导以为
Nakayama 一直在努力工作着。

今天,我们将为瑞声达用户带来助听器行业第一个“AI人工智能听力解决方案”!

@小灰不灰

目前,Nakayama 已将 Boss Sensor 的源代码发布在了 GitHub 上。

自GN在一月份美国拉斯维加斯召开的2019消费电子展上发布全球首个人工智能听力解决方案后,不少小伙伴纷纷在我们后台留言,咨询该新功能具体何时可以落地,中国用户何时可以亲身感受一下AI的魅力。据最新消息,瑞声达3D智能调(ReSound
Smart 3D™)APP以及瑞声达智能调(ReSound
Smart™)APP应用程序计划将于2019年3月底发布新版本,届时,瑞声达用户朋友们可以去Apple
Store更新您的应用程序版本,开启自己的AI之旅。

大神已经做出了
Demo,有所改进,已开源。老板来了:人脸识别+手机推送,老板来了你立刻知道。他的方案是,一张照片,识别,发现目标后,推送告警到你的手机。

GitHub 地址:

澳门新葡亰平台官网,那么现在,就让小编带你近距离走近AI,了解GN
AI人工智能听力解决方案在瑞声达助听器中的应用。

— 以下是原文 —

来自:威锋网

预防和改善听力损失的可靠方法是考虑到每个人的听觉特征、听觉环境和生活方式的个体差异。为了创建准确的用户听觉配置文件,需要收集、存储和及时检索用户数据,以便更好地了解每个人的独特需求。这些数据集可用于识别用户面临的关键挑战,并允许真正的个性化以满足他们在苛刻的聆听情况下的需求。它还将允许更快、更精确的微调调整,这些调整与用户所处的环境相关。通过引入自动提示和语音控制的配置文件切换技术,瑞声达已率先成功将人工智能技术纳入主流产品*。

以下「我」皆代表原作者。本文已获得原作者的授权。

*可使用新AI功能的瑞声达助听器有LiNX Quattro
、聆客3代,聆客2代、恩佐2代、智高、恩佐、聆客。

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AI人工智能听力解决方案,联合苹果虚拟助手Siri,不断感知、学习和自然适应周围环境的变化,允许真正个性化和无缝的听力体验。它包含以下两大特性,将为助听器用户提供更灵活便捷的个性化调整。

当你工作时,你会浏览一些和工作无关的内容吧?

“Just talk” – AI智能语音

这时刻如果你老板正好在你身后,我就问你,你尴不尴尬?当然了,你可以用多年训练出的手速飞快的切换屏幕,但是这样往往也欲盖弥彰。

通过语音指令来控制和改变助听器设置,来帮助用户获得更好的聆听。

所以,为了防止老板看到我开小差,我创建了一个系统,自动识别他的脸并切换屏幕伪装成工作的样子。深度学习使你能够在老板接近时隐藏屏幕!

语音控制人工智能是一种数字技术,它使用语音命令通过特定的应用程序提供服务。这项技术可以通过使用扬声器来提供各种服务,通过扬声器可以监听“唤醒”字,使应用程序变得活跃并执行某些任务。亚马逊的Alexa、苹果的Siri都是智能辅助平台,可以根据语音命令执行操作。而利用用户的语音识别人工智能来控制助听器的功能,是行业的第一步。

具体来说,用 Keras
实现神经网络,认出他的脸,用网络摄像头识别他在接近,然后自动切换屏幕。

未来,瑞声达助听器用户只要向Siri发出指令,例如“嗨Siri启动户外模式”,“嗨Siri请帮我把助听器静音”…动动嘴巴就能无缝切换到相应程序或模式,使用这项技术,用户可以保持他们可能从事的任何活动,而不必停下来,手动切换到不同的收听程序。

任务

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任务是当老板接近,自动切换屏幕,具体情况如下:

想象一下,一个助听器用户正在驾驶,想要切换收听程序。必须手动时,
可能会迫使用户将眼睛从路上移开,但使用“Just
talk”AI智能语音时,用户可通过简单的说话来切换收听程序,而无需将眼睛从路上移开。所以,从某种意义上来说,该技术还可以改善用户的安全状况。

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“Just Swipe” – AI智能推荐

老板据我 6 ~ 7 米,他离开座位后,4 ~ 5
秒就能到达我的位置,所以我没有什么反应时间来人工切换。

根据设备自动提示,手指一滑即可松轻激活推荐的新程序,获得适用于当前环境的聆听设置。

战术

“Just Swipe”
AI智能推荐,是一种人工智能算法,借助苹果虚拟助手Siri,实时采集用户数据,例如用户行为、位置、日历事件、运动类型和时间等,学习用户偏好,自动提出智能程序更改建议,
为用户及时开启合适的助听设置。其工作原理与手机锁定时接收短信通知的工作原理类似,Siri将自动在iPhone/iPad的锁屏上提示感知建议,这些建议在用户的苹果设备上通过滑动激活,最终通过瑞声达3D智能调或智能调App执行并应用。

我的战术是「跟踪」。

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计算机通过深度学习记住老板的脸

例如,一位用户他喜欢在一家餐馆吃中饭,而在另一家餐馆吃晚饭。先前已有的助听器技术很可能同样地识别这两种情况,并可能将用户转换为标准的“餐馆”程序。使用AI人工智能的设定,建议将会更加精确,Siri基于每个位置的以往经验,例如音量设置、降噪设置等,甚至综合当时的时间来建议更准确的程序使用。

网络摄像机捕捉到他脸

3月底,瑞声达3D智能调和智能调App即将解锁新功能,请及时移步Apple
Store更新App应用程序。另,如需使用AI功能,请确保您的苹果设备已更新至iOS12系统。

电脑瞬间切换屏幕

完美,我称这个系统为「Boss 反侦察系统」(Boss Sensor)。

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系统架构

Boss 反侦察系统的简单系统架构如下:

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网络摄像头实施捕捉影像

学习模型侦测,识别捕捉的影像

发现 Boss 来了,实现切换屏幕

实现以上的操作需要如下技术:

面部图像抓取

图像识别

切换屏幕

Ok,开搞。

面部图像抓取

为了抓取图像,我搞了个网络摄像机。

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我们通过网络摄像机获取图像,由于我们是用来面部识别的,所以只需要截取脸部这个范围即可。我使用
Python 和 OpenCV 来拍摄脸部图像,代码如下:

BossSensor/camera_reader.py

我获得了比我预期更清楚的图片。

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认识 Boss 的脸

接下来,我们使用机器学习,使计算机能够识别老板的脸。我们需要以下三个步骤:

收集图像

预处理图像

构建机器学习模型

让我们一一看看这些怎么实现。

收集图像

我要收集 Boss 各种各样的面部图像,我采取三个方法:

Google 图片

Facebook 上 Boss 的图片

视频截图

但是图片还是太少,样本不够,所以我就用我的网络摄像头盯着老板拍摄,然后截图,得到了足够多的,不同角度的图片。

预处理图像

搞到了好多的图片,用 ImageMagick
可以很轻松的截取头部图片。以下是我的收集:

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也许我是世上拥有老板面孔照片最多的人,比他妈还多。

下面要开始让机器学习了。

构建机器学习模型

Keras 用于建立卷积神经网络并让 CNN 受训。

TensorFlow 用于 Keras 的后端。如果你只识别面部,你可以调用 Web API
进行图像识别,如 Cognitive Services 中的 Computer Vision
API,但是这次我决定自己实现实时性。

网络具有以下架构。Keras很方便,因为它可以轻松地输出架构。

____________________________________________________________________________________________________LayerOutputShapeParam#
Connected to
====================================================================================================convolution2d_1(Convolution2D)(None,32,64,64)896convolution2d_input_1[0][0]____________________________________________________________________________________________________activation_1(Activation)(None,32,64,64)0convolution2d_1[0][0]____________________________________________________________________________________________________convolution2d_2(Convolution2D)(None,32,62,62)9248activation_1[0][0]____________________________________________________________________________________________________activation_2(Activation)(None,32,62,62)0convolution2d_2[0][0]____________________________________________________________________________________________________maxpooling2d_1(MaxPooling2D)(None,32,31,31)0activation_2[0][0]____________________________________________________________________________________________________dropout_1(None,32,31,31)0maxpooling2d_1[0][0]____________________________________________________________________________________________________convolution2d_3(Convolution2D)(None,64,31,31)18496dropout_1[0][0]____________________________________________________________________________________________________activation_3(Activation)(None,64,31,31)0convolution2d_3[0][0]____________________________________________________________________________________________________convolution2d_4(Convolution2D)(None,64,29,29)36928activation_3[0][0]____________________________________________________________________________________________________activation_4(Activation)(None,64,29,29)0convolution2d_4[0][0]____________________________________________________________________________________________________maxpooling2d_2(MaxPooling2D)(None,64,14,14)0activation_4[0][0]____________________________________________________________________________________________________dropout_2(None,64,14,14)0maxpooling2d_2[0][0]____________________________________________________________________________________________________flatten_1(None,12544)0dropout_2[0][0]____________________________________________________________________________________________________dense_16423040flatten_1[0][0]____________________________________________________________________________________________________activation_5(Activation)0dense_1[0][0]____________________________________________________________________________________________________dropout_30activation_5[0][0]____________________________________________________________________________________________________dense_21026dropout_3[0][0]____________________________________________________________________________________________________activation_6(Activation)0dense_2[0][0]====================================================================================================Totalparams:6489634

源码在此奉上:

BossSensor/boss_train.py

到目前为止,我的计算机已经可以认出老板了。

切换屏幕

现在,学习模型已经能够识别老板的脸了,接下来就要切换屏幕了。

这时候,我们要假装在工作。作为一个程序员,我截了张图:

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我只是切换屏幕,显示图片。我用 PyQt 把图片全屏化,以下是源码:

BossSensor/image_show.py

现在,万事俱备,只差老板了。

最终产品

一旦我们整合已经验证的技术,我们就完成了。我真的对老板试过了。ԅ

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我老板从他的座位上起身往我这边走:OpenCV
已经检测到面部并将图像输入到学习模型中。

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然后我的屏幕瞬间切换,成功!ノ

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源码

你可以下载到全部「Boss 反侦查系统的源码」

BossSensor

总结

这个项目,我结合了从 Web 相机的实时图像采集和面部识别,到使用 Keras
识别我的老板和切换屏幕。

目前,我用 OpenCV 检测面部,但由于 OpenCV
中的面部检测的准确性似乎不太好,我想尝试使用 Dlib
来提高准确性。最后,极光日报靠谱,可以关注一下。

原文:Deep Learning Enables You to Hide Screen when Your Boss is
Approaching

后部分内容涉及机密请进入社区,获得更多分享。

关于作者:

凤城狂客,目前是AI方向的高级产品经理、策略产品经理研习社创始人。

曾在金山、魅族、唯品会、太平洋等互联网公司从事产品经理。期间捣鼓过0-1、C/B/端、电商、大数据、AI等产品。

交流研习社群:

AI+策略产品经理研习 QQ群:13119277

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