从AlphaGo到猜画小歌，Google一再向我们展示着人工智能的神通广大，前段时间Google又推出一个新的AI实验网站 Move Mirror 。
Move Mirror是一个人工智能实验，通过移动让你以一种有趣的新方式来探索图像，当你在摄像头前移动时，Move Mirror会通过你的实时动作判定你的人体姿势，与数百张在世界各地做类似姿势的人的图像相匹配，筛选出与你的姿势最相近的图像。你甚至可以捕获做一个GIF图，与你的朋友分享它。
大概的运作原理是：它会利用PoseNet来镜像图像中人体姿势的关节对应位置，分析后从有80000张素材的数据图库中对比出与你姿势最接近的图像，而这个过程仅仅需要15ms。并且搜索结果会即时比对随时变更。
这这要归功于TensorFlow．js，这是一个允许你在浏览器中运行机器学习项目的Javascript库。通过将PoseNet移植到TensorFlow．js，任何拥有配备好网络摄像头的PC或手机的人都可以在Web浏览器中体验和使用这项技术。关于隐私，当PoseNet由tensorflow．js驱动时，这就意味着姿态估计直接发生在浏览器中，你的图像不会被储存或发送到服务器，所有的图像识别都在本地进行。所以你可以放心去做一些看着很搞笑或有点蠢的动作。
上段说到PoseNet这是一个由剑桥大学开发的姿态估计开源工具，允许任何Web开发人员完全在浏览器中进行基于身体的交互，不需要特殊的相机或C＋＋／Python技能，这是非常先进的姿势估计模型，即使是一些模糊，低分辨率，黑白的图片，也可以从图像数据中提供高度准确的姿势数据。PoseNet可以通过简单易获取的Web API降低了姿态估计的入门门槛。
姿态匹配和搜索是Move Mirror面临的难点。
PoseNet在面部和身体上检测17个姿势关键点。每个关键点都有三个重要的数据：（x，y）坐标位置（表示PoseNet发现该关键点的输入图像中的像素位置）和一个置信度得分（PoseNet对猜测的正确程度有多大）。
