Tracking.js: Maschinelles Sehen mit Javascript im Browser
Maschinelles Sehen, also das Erkennen von Farben und Objekten durch Computer, lässt sich dank der Javascript-Bibliothek Tracking.js(öffnet im neuen Fenster) nun auch vergleichsweise einfach im Browser umsetzen. Das Framework nutzt Konzepte und Algorithmen von OpenCV(öffnet im neuen Fenster) und setzt diese mit Erweiterungen für das Web um.
Bisher enthält der Code zwei sogenannten Tracker, die Farben und Objekte aufspüren können. Der erstgenannte nutzt der Dokumentation zufolge(öffnet im neuen Fenster) einen eher einfachen Algorithmus und erlaubt das Verfolgen sämtlicher Farben mit Hilfe eines RGB-Wertes. Der Object-Tracker hingegen ist deutlich komplexer. Dieser verwendet das Viola-Jones-Framework(öffnet im neuen Fenster) und damit erstellte Classifier, um etwa Augenpartien, Münder oder Gesichter zu erkennen. Dank der abstrakten API soll es zudem sehr einfach sein, eigene Tracker auf Basis der Bibliothek zu erstellen und diese dann ähnlich zu den anderen zu verwenden.
Neben dem Viola-Jones-Framework hat das Entwicklerteam auch einige weitere Hilfsfunktionen(öffnet im neuen Fenster) implementiert, etwa zum Auffinden bestimmter Eigenschaften in bewegten Bildern, welche dann verfolgt werden können. Damit die Bibliothek möglichst einfach genutzt werden kann, bietet das Projekt auch Web Components für seinen Code(öffnet im neuen Fenster) an. Diese sind mit der Polymer-Bibliothek geschrieben worden. Damit reichen dann wenige Zeilen Code, um etwa auf die Kamera zuzugreifen und Objekte zu verfolgen.
Der Code von Tracking.js steht unter einer BSD-Lizenz über Github zum Download(öffnet im neuen Fenster) bereit. Eine Installation über die Softwareverwaltung Bower ist ebenso möglich. Mittels einiger Beispielanwendungen(öffnet im neuen Fenster) erklärt das Team die Benutzung der Bibliothek. In den aktuellen Versionen der am meisten verbreiteten Browser sollte sich Tracking.js verwenden lassen.