本文经AI新媒体量子比特（公众号ID：QbitAI）授权转载，转载请联系出处。谁不想拥有空中画符这个副技能呢？不如把万能的AI捏成神笔。这是一款用于书写和绘画的手部追踪程序，开发者将其命名为YoHa（YourHandTracking）。本程序基于TensorFlow.js实现实时识别功能，可以达到不卡顿、不延迟的效果。您可以将手指变成画笔，只需用拳头就可以清除画布。用YoHa给自己画特效效果这么好，难怪它能获得555颗星。这个AI怎么玩？这个手势识别程序已经开源，开发者本杰明慷慨地为大家提供了使用“魔法”的机会。可以安装在自己的电脑上玩，一行代码轻松实现。npminstall@handtracking.io/yoha也可以在线试一下，直接用网页下载模型写写画画。YoHa虽然目前功能上只响应了捏手指和握拳这两个命令动作，但是在TensorFlow.js的加持下，其性能一点也不低。21手关节定位、左右手方向检测、手势检测等均可实时实现。看看“买家秀”是不是同一个节目。原来你成不了法师的唯一原因就是符文画太丑了。这么好玩的AI背后的原理是什么？YoHa模型使用TensorFlow.js深度学习框架从头开始训练。开发过程包括两部分：训练步骤和推理步骤。其模型训练阶段采用自定义神经网络，以自定义数据集作为训练数据，使用TensorFlow.js推理框架进行在线实时推理。然而，由于TensorFlow.js的规模限制，与计算机相比，YoHa在移动设备上的表现不佳。另外YoHa的本地运行速度也比在线demo快很多，驯服AI还是需要带回家养才对。手势识别有什么用？YoHa的开发者Benjamin提到这个项目最初是为了增加网络的交互性：“现有的解决方案没有我想要的，所以我为自己创造了一个新的解决方案。”大哥，如果你没有你想要的，那就自己做一个吧。手势识别如此火爆，开发更多的玩法，加入更丰富的功能，让VR/AR变得更好玩。针对之前提到的YoHa性能缺陷，Benjamin还为玩家提供了一个高性能的替代方案：通用手势识别模型MediaPipe。如果高端玩家对性能有更高的追求，可以在这款经典机型的基础上进行功能扩展。比如不久前基于MediaPipe开发的类似项目air-drawing，在玩法上与YoHa略有不同。如果你有兴趣，就去驯服一个AI来写字画画吧。GitHub地址：https://github.com/handtracking-io/yoha演示地址：https://handtracking.io/draw_demo/https://loicmagne.github.io/air-drawing/
