【為什麼我們要挑選這篇文章】是火影迷，就不要跟我說你小時候沒有偷偷結過印。
面對忍術結印爆高的複雜度，印度一為僅接觸深度學習一年的工程師開發 AI 手印辨識系統，通靈之術什麼的都給我放馬過來！（責任編輯：陳伯安）
日漫看多了，連工程師也被煽動得中二起來。
《火影忍者》可能是很多人的第一部中二動漫，什麼影分身之術、螺旋丸、通靈術等這些手勢被我們玩了又玩，永遠都玩不會膩。畢竟，「沒有什麼敵人是螺旋丸解決不了的，如果一個不行，那就再搓一個」。
但是，手勢太多也容易搞混。這不，一位初學深度學習一年的印度男子 AngryCoder 不僅把《火影忍者》裡面的手勢學了個遍，還用機器學習開發了一個系統，專門來識別這些手勢。畫風大概就是這樣：
在 YouTube上，這個項目也受到了大家的追捧，網友們都贊不絕口
兄弟這也太棒了吧，我老是認不出新的手勢，有它就好了！
同樣作為資深阿宅的文摘菌（本文作者）怎麼能錯過這個寶藏項目呢？文摘菌扒了一下這個項目和神秘的 AngryCoder 小哥，疫情期間，來一起回憶這部神動漫，重新點燃中二之魂吧！
狂刷火影忍者，苦於結印記不以來
其實，AngryCoder 大概一年前才開始接觸深度學習，他表示從逐漸接觸到熟練掌握神經網路的過程中，就被萬能的神經網路深深地折服了。
不過，這時小哥也遇到了瓶頸，他表示，越往後就越不知道自己能夠利用這項技術為這個世界做點什麼。（這熟悉的日漫男主內心活動）
靈光一閃，他決定還是回到自己的二次元世界，順便把自己對《火影忍者》刷了好幾遍的成果用上。
熟悉《火影忍者》的小夥伴都知道，《火影忍者》裡面的每個手勢都有不同的作用，比如最常聽到的影分身之術，當按照結印順序做出手勢後，就可以創造出和你一樣的身體。
但是，各種功能和修煉等級配合不同的手勢，很難全部記下來，在艱難抉擇之下，小哥最後選擇了下圖的這些手勢進行識別：
小哥沒有選擇從零搭建神經網路，而是利用了深度學習庫 Keras 訓練了一個卷積神經系統，用來進行物體識別。他表示，從頭開始訓練雖然酷，但是真的太！難！了！
識別系統背後原理破解！
首先，你需要觀看《火影忍者》不下五遍，把所有的手勢和咒語，最好連「輸出全靠吼」的技能全都記好筆記，每天認真複習。
然後就到了真正面對敵人的時候了，當你準確做出上述手勢之一，系統會將你的手勢進行識別，將其轉化成 1 和 0 的程式語言，再將其送入訓練好的模型中進行識別，就可以得出最後的結果了。
以下圖為例，系統識別到，該手勢有 80% 的可能是 Ram（手印名稱），10% 的可能是 Bird，10% 的可能是 Dragon。
最後，也獲得了這樣的效果：
可以看到，系統準確地識別出了「dog」的手勢，也能在無手勢時顯示「no sign」字樣。
阿宅工程師還試著用聲音刪除 Email？
看了 AngryCoder 的影片，文摘菌深感這個小哥肯定也是個深陷二次元的有趣靈魂。
從 YouTube 主頁上初步判斷，小哥正式「營業」時間不超過一年，除了《火影忍者》手勢識別外，小哥還用 Python 玩了一把谷歌的 Dino，還嘗試用自己的聲音刪除電子郵件。
在這些項目中，文摘菌發現，除了識別火影手勢，小哥在 4 周前也用機器學習做了家居物體的識別，我們先來看幾個成功的例子，可以看到，不管是單個牙刷的識別，還是杯子、桌子多個物體識別都不在話下。
接下來，我們來看看失敗的例子，比如在電風扇面前，系統給出了「toilet 67%」的結果，這時小哥也忍不住了，在影片下方直接開罵。
在被小哥寄予厚望的抱枕識別上，系統也只是給出了「tie 68%」的結果。
三次元的世界太殘酷了，還是乖乖躲回自己的二次元好了！
最後，可能也是想集二次元程序猿之力，小哥在 YouTube 下方留下了 Discord 群聊邀請連結，感興趣的朋友可一定不要錯過了，就是手機驗證、郵箱驗證、證明你不是機器人這一系列操作令人窒息。
機器學習結印影片傳送門：點這
（本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為〈深度学习入行一年能干啥？菜鸟程序员开发系统识别火影手势，收获大把二次元粉丝〉，首圖來源：Angrycoder Youtube 頻道。）
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