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AI智能视频平台如何切换人脸识别算法?

TSINGSEE青犀视频深耕音视频技术多年,在人工智能的浪潮下,也积极在视频平台中融入人工智能应用。目前我们正在积极研发人脸识别、车辆识别、车牌识别技术与视频监控平台的融合。 TSINGSEE青犀视频具有AI人脸识别能力的视频平台正处在研发阶段,平台的人脸识别算法分别接入了虹软和百度两种识别算法。若要切换人脸识别算法,可在配置文件中修改engine参数。 近期TSINGSEE青犀视频也推出了基于边缘AI计算能力的硬件设备——AI安全生产摄像机,设备内置了多种AI深度学习算法,可实现的智能检测有烟火识别、安全帽/工作服检测、睡岗离岗检测、人员入侵检测等等。

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如何搭建多nginx实现视频分流?

大家都知道,如果一个服务器接入大量的进程或者任务,很可能会造成卡顿,比如在使用EasyNVR进行视频直播分发时,nginx接入传输量比较大的视频流,会导致PC端的播放卡顿。 在开启按需直播后,EasyNVR服务就会自动根据视频的播放需求来传输视频,以减轻nginx的压力。 但是在非按需播放的通道较多的情况下,单nginx处理比较仍然会放缓,解决此种问题,就是需要搭建多nginx来实现分流。 搭建方式: 1.先将服务关闭(ServiceUninstall-EasyNVR.exe),随后复制nginx这个目录如下图(录像可以不复制): 2.复制完成后进入该目录内将nginx.exe的名称更改 5.在任务管理器或者Linux内的top命令都可以看到启动的多nginx,随后查看视频就会进行通道分发。

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    人脸识别限时特惠,10万次资源包仅需9.9元!!

    基于腾讯优图强大的面部分析技术,提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能,为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    如何快速搭建智能人脸识别系统(附代码)

    基于人脸识别的智能人脸识别技术就是这样一种安全措施,本文我们将研究如何利用VGG-16的深度学习和迁移学习,构建我们自己的人脸识别系统。 简介 本项目构建的人脸识别模型将能够检测到授权所有者的人脸并拒绝任何其他人脸,如果面部被授予访问权限或访问被拒绝,模型将提供语音响应。 搭建方法 首先,我们将研究如何收集所有者的人脸图像。然后,如果我们想添加更多可以访问我们系统的人,我们将创建一个额外的文件夹。 key%256 == 113: break capture.release() cv2.destroyAllWindows() 我们确保代码仅在网络摄像头被捕获和激活时运行,然后将捕获视频并返回帧 退出程序后,我们将从网络摄像头中释放视频捕获并销毁 cv2 图形窗口。 调整图像大小 在下一个代码块中,我们将相应地调整图像大小。

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    如何搭建一个视频采集网站

    详细的我也不清楚 【所需材料】 网站空间、域名、建站源码、采集插件、解析插件 可以采用海洋CMS、苹果CMS或者我以前介绍的两个CMS https://www.hishare.site/650.html 【第一步 搭建网站 】 把源码上传到网站空间,设置好域名解析,完成网站的搭建 【第二步 采集数据】 一般网站程序自带采集插件,也可以去淘宝购买采集插件。 采集的意思就是把各大视频网站的视频数据抓取到你的网站,电影介绍,海报啊,分类啊,评分啊之类信息。 【第三步 设置视频解析】 数据采集完成但是你没有办法让这些视频直接在你的网站播放,这就需要视频解析了,一般解析插件不仅可以解析普通视频也可以解析VIP视频。购买的,才靠谱。 推荐CK视频解析 http://www.ckmov.com/ 【第四步 投放广告】 注册广告联盟,获取广告代码投放广告,实现盈利。

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    AI换脸鉴别率超99.6%,微软用技术应对虚假信息

    、合成视频是新型科技产品带来的新挑战。 从生成足以以假乱真的名人不雅视频开始,很多使用者将这个“换脸神器”当成了视频造假工具,并通过社交网络将虚假信息(disinformation)传播到全世界。 以技术防御技术,让假脸无所遁形 为了解决这个问题,学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。 与此同时,换脸鉴别模型还需要对目前不存在、但未来可能出现的换脸技术也具有判别力,如何去预测未来换脸技术的发展方向,提前布防,也是重要课题。 Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸,不涉及人脸的生成,对于它制造的脸,人类的识别率只有41%*。

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    只要一张照片,说话唱歌视频自动生成,降维打击Deepfakes丨已开源

    等这技术成熟了,川普真的干坏事的小视频出来,他就可以轻描淡写的说这是假视频。 呵呵,真棒,以后坏人们被捏到把柄的时候,就都能说“没有的事啦,是假视频。” 多鉴别器结构 如何用一张照片做出连贯视频? 逻辑上不难理解,如果想让生成的假视频逼真,画面上至少得有两点因素必须满足: 一是人脸图像必须高质量,二是需要配合谈话内容,协调嘴唇、眉毛等面部五官的位置。 这是一个端对端的语音驱动的面部动画合成模型,通过静止图像和一个语音生成人脸视频。 所以,最新版基于语音的人脸合成模型来了。模型由时间生成器和3个鉴别器构成,结构如下: ? 同步鉴别器(Synchronization Discriminator)加强了对视听同步的要求,决定画面和音频应该如何同步。它使用了两种编码器获取音频和视频的嵌入信息,并基于欧式距离给出判断。

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    优Tech分享|人脸安全前沿技术研究与应用

    人脸识别技术正在被广泛运用的今天,人脸攻击技术不断进化,攻击类型也在逐步增加,给人脸安全技术带来了诸多挑战,我们应该如何应对? 此外,为进一步去除人脸结构信息对活体鉴别的影响,我们还提出了基于结构解构和内容重组的活体检测算法[2]。 整体的训练流程采用迭代式的更新策略,最先学好初始化的域信息鉴别器,然后基于鉴别器迭代进行样本分配权重和特征分配权重学习。 03/人脸内容取证  ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像,我们分别从伪造模式建模、特征增强学习以及对比学习框架设计等角度切入,促进模型对伪造痕迹的捕捉,有效鉴别真假。 ·人脸视频内容取证 对于伪造视频,我们分别提出时空不一致建模和多片段学习算法,充分捕捉时序运动中的伪造痕迹,在视频维度有效鉴别真伪。

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    真实到可怕!英伟达MIT造出马良的神笔

    通过一个简单的素描草图,就能生成细节丰富、动作流畅的高清人脸: ? 根据勾勒出的人脸轮廓,系统自动生成了一张张正在说话的脸,脸型、面部五官、发型、首饰都可以生成。 ? 甚至还主动承担了给人脸绘制背景的任务。 除此之外,人脸的面色、发色也可以定制化选择,皮肤或深或浅,发色或黑或白,全都自然生成无压力: ? ? △ 面色红润style ? △ 一脸苍白style ? (当然,仔细看眉毛,还是有一些破绽) 不只人脸,整个身子都能搞定: ? 鉴别器共有两种,一种处理图片,一种处理视频。 图片鉴别器同时获取输入图像和输出图像,并从多个特征尺度进行评估,这与pix2pixHD类似。视频鉴别器接收Flow maps以及相邻帧以确保时间一致性。 而且研究团队给出了详细的训练指南,可以算是手把手教你如何自己训练出一个类似的强大神经网络。 包括用8个GPU怎么训练,用1个GPU又该怎么设置等等。 ?

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    视频直播系统开发:直播源码平台如何搭建

    而秀场视频直播系统开发不但引流成本高,而且流量是无法保证的,这是其天花板。由此我们得出一个结论:秀场直播难以沉淀内容,不能实现持续的自我造血,内容决定直播高度。 我们在上边做的VR直播测试,视频参数可达到分辨率4096*2048、码率5M,据说分辨率最高能支持4K,而码率只要保证网络上行没有限制。 以秀场直播为基础进行介绍——简单说,一个直播源码平台的技术搭建,按照各端的顺序,大概是这样的: 01.jpg 先从采集端说起,也就是通过摄像头拍摄到直播者的图像以及录制声音。 一方面,实时美颜的算法本身,就相当考验APP厂商的技术实力;而另一方面,如何能够利用有限的GPU资源进行美颜处理,也是一个很关键的点。这里就不能不提到兼容性的问题。 我们都知道把视频上传到优酷上会有一个编码的过程,直播也如此。

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    OpenCV4.5.4 DNN人脸识别模块使用介绍--如何快速搭建一个人脸识别系统

    导读 本文主要介绍OpenCV4.5.4中人脸识别模块的使用和简易人脸识别系统的搭建,供大家参考。 ② 人脸检测(对人脸图片1和人脸图片2分别做人脸检测): String det_onnx_path = ". cosine_similar_thresh = 0.363; double l2norm_similar_thresh = 1.128; int top_k = 5000; 依照上面步骤,我们很快就可以搭建一个类似下面的人脸对比应用程序 人脸识别系统搭建 上面介绍的是搭建一个人脸比对应用,那么如何搭建一个人脸识别系统?步骤又是什么? 我们首先要知道人脸识别一般分为1:1和1:N人脸识别。 下面是使用OpenCV DNN人脸识别模块做的一个简单视频人脸识别应用,截取舌战群儒片段,选择张昭和诸葛亮图片先提取特征,然后每一帧取比对,判断相似度,标注识别结果:源码素材与其他应用内容讨论,如有需要可加入知识星球中获取

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    深度学习中最常见GAN模型应用与解读

    ) 超像素(Super Resolution) 照片修复(Photo Inpainting) 视频预测(Video Prediction) 三维对象生成(3D Object Generation) GAN 网络主要由生成网络与鉴别网络两个部分,生成网络负责生成新的数据实例、鉴别网络负责鉴别生成的数据实例与真实数据之间的差异,从而区别哪些是真实数据、哪些是假数据。 Networks) 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf 通过循环一致性GAN网络实现图像到图像的翻译问题,是条件GAN扩展与升级版本,关于这个模型最经典的视频就是把马变成斑马的那个视频 、寻找失散儿童、数字娱乐脸谱生成等方向都发挥了重要作用,基于cGAN的人脸生成很好的克服了传统人脸老年化不真实与人脸特征丢失的弊端。 基于GAN提出了Age-cGAN模型,首先基于年龄条件生成指定年龄的人脸,通过隐式的向量优化保持输入人脸的结构特征,重建输入人脸

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    “短视频源码”,短视频如何在短时间内搭建部署?

    视频主要针对90后年轻一代的群体研发的合理利用碎片化时间的一个应用,现在的短视频不仅仅存在于年轻人手机中,60、70、80后也参与其中。 短视频的开发离不开短视频源码的搭建,今天我们就来一起看下短视频源码开发应该怎么做呢? 短视频源码可以根据客户的需求做定制开发,也可以直接部署上线。 系统超低延时,针对不同并发量层级有完善的解决方案,轻松应对短视频平台瞬间高并发,三大安全防护措施 ,为短视频源码安全保驾护航。 视频推荐具有“中心化”的特点,在它的“热门模块”中推荐的都是高赞的高质量的作品,“打造爆款短视频”,“打造引领时尚的模板”是它“热门推荐”的推荐准则,这个准则会让火爆的视频更火爆,让爆款引领潮流。 客户可以通过短视频源码在极短的时间内搭建部署短视频平台,而无需单独找服务商进行定制开发。此外,开源的意义在于,即使客户有功能层面的二次开发需求,也可以在源码基础上来实现。

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    AI人脸识别真的成熟了吗?读完这篇你就懂了

    从一开始的烧钱阶段到今天的确定性发展,AI 一直渗透着人们的生活,从自动驾驶到人脸识别都是如此。其中,人脸识别技术应用较为广泛。 早期的人脸识别多采用传统机器学习算法,研究关注的焦点更多集中在如何提取更有鉴别力的特征上,以及如何更有效的对齐人脸。 随着研究的深入,传统机器学习算法人脸识别在二维图像上的性能提升逐渐到达瓶颈,人们开始转而研究视频中的人脸识别问题,或者结合三维模型的方法去进一步提升人脸识别的性能,而少数学者开始研究三维人脸的识别问题。 最后进入了人脸的深度学习时代,利用 CNN 网络建立的高维模型,直接从输入的人脸图像上提取有效的鉴别特征,直接计算余弦距离来进行人脸识别。 但人识别研究发展仍然可以分为三个阶段。 如今,AI 发展尖端模式下的厂商们也逐步进行开源,为人脸识别在更多领域的应用不断突破瓶颈。

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      换脸甄别

      换脸甄别(ATDF)技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸,同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等,能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险,提高效率。

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