现在生活节奏加快，用户浏览信息都是用碎片化时间，短视频开发更能满足用户碎片化时间的需求，对比传统的文字和图片模式，视频更能吸引用户，代入感更强。...短视频2.png 目前国内短视频发展迅速，各种短视频APP的数量一直在增加，用户数量也在不断攀升，去年一年，短视频用户规模达到1.53亿人，预计今年达到2.42亿人，同比增长58.2%，之后的短视频用户会随着各大短视频平台的升级改版而继续增加...单纯的视频现在不足以打动人心，加上背景音乐，滤镜、美颜等功能后才能吸引用户，并且现在在短视频平台上发布视频都会带有水印，更好的维护了用户的版权，防止视频被盗。...短视频的评论、点赞、私信等也可以满足用户的社交需求。 短视频3.png 短视频开发新功能可以不断为平台吸引火力。...短视频平台在保持现有玩法的同时，在不断尝试加入新的玩法，比如音乐类短视频，传统的搞笑类短视频用户看多后就会失去新鲜感，但是同一个视频加上不同的音乐就会有不一样的效果。
实际上，目前市面大部分人脸识别的流程都是：检测人脸 → 活体检测 → 人脸对比（和之前上传的自拍照或证件照）→ 分析对比结果 → 返回结果（通过或不通过）。...在今年的 315 晚会上，央视曾经曝光了人脸识别的安全隐患，并现场展示了采用视频模拟的破解方法。 当然，视频模拟其实只是众多破解活体检测的方法之一。...破解人脸识别的 4 种方法 1.注入应用绕过活体检测 首先，在程序中布置一个断点，通过不断演示人脸识别流程来触发该断点，然后分析并修改程序储存的值，来达到最终的绕过活体检测的效果。...2.视频攻击绕过活体检测 这个方法很简单，安装一个能够将人脸照片制作成视频的手机软件，然后在朋友圈、个人空间等地方找到对方的一张正面照片，输入到软件中，就可以令其开口说话，所谓的活体检测也就不攻自破。...三维建模绕过云端检测 首先在网上下载的两个用来制作3D建模的软件，参照照片中的脸部特征，出了对应的 3D 建模图像，人脸检测软件对比结果显示，这两个在短时间内制作出来的模型与原来照片的相似度分别高达 73.17
视频核身一直失败，提示证件分辨率过低 那究竟多少分辨率才可以呢？？？？？？能给个详情吗？？？？？？？？？？？？？？？？...搞了一个星期一直是这个问题，说删除小程序重新来，也是这样，能给合理的答复吗？？？？？？？？？？？？？？？？要寄幕布又不给 Screenshot_20190712-232901.jpg
下面一起来了解抖音视频人工智能审核的相关知识。 抖音视频人工智能审核 抖音平台每天都有大量的创作者发布视频，如果没有抖音视频人工智能审核，就容易让非法分子钻空子。...每个平台的人工智能审核规则都不一样，抖音平台对视频的审核也有自己的一套算法，首先就是进行内容的识别审核，如果人工智能审核中有识别到内容有涉黄涉赌或者其他广告营销等，都会直接驳回不通过。...其次就会逐步给视频增加推荐阶梯，如果视频整体评分较高，平台就会重点推荐，从而进入另外一个流量池。...抖音视频审核不通过怎么办 发布视频的时候，平台会进行各种审核，有时候会出现不通过，这时候就要先找出审核不通过的理由是什么。如果视频内容有涉及到广告营销的性质，那就要重新编辑视频的内容。...总的来说，在抖音平台发布视频，那就要遵循平台的规则，也不要发布违规视频，要自觉构建良好的互联网氛围。
然后，为了获得具有泛化性的特征表示，该研究对重组后的特征实施对比学习，用以强调与活体信息相关的风格部分，同时抑制与域信息相关的风格部分。...在这一过程中，反向传播会通过打乱组合特征，但不通过自组合特征，因此活体相关的风格信息被进一步加强。...这里的对比损失 可以公式化表示如下： 其中， 衡量了 之间活体标签的关系，该过程可以公式化如下： 图三：重组特征空间的对比学习 三：活体检测大规模测试协议 目前学术界和工业界存在着一些差异，...这种现象表明，本文对重组特征空间的对比学习策略能够有效地强化活体相关的风格特征，同时抑制其他不相干的部分，如域相关的风格特征。...快手 MMU 介绍 快手 MMU(Multimedia understanding) 部门负责快手全站海量音视频、直播的内容理解，在多个技术领域广泛布局，比如视觉方向，在视频、直播、图像的分析和理解、视觉检索
使用NDI传输技术，在局域网内的一个设备可以通过一条网线输出或者接收多个NDI信号，可完全取代传统SDI/HDMI视频线传输，它让视频在IP空间进行简捷高效的传输已成为现实。...NDI| HX是H.264的变种，目前已迭代到NDI|HX2，传输带宽可调，1080P60视频默认为10Mbps。...SRT和NDI：应用场景： SRT可广泛应用于节目远程制作（上云）、活动直播主分会场视频连线、互联网远程教学培训、集团公司对异地施工现场视频监管、法院庭 审远程连线等行业，以及其他需要在互联网远程视频传输的场合...NDI广泛应用于电视节目本地/远程制作、NDI投屏、NDI视频会议、超低延时手术示教等行业，以及一些需要更便捷、低延时、高画质的视频传输场景。...SRT是目前非常受欢迎的互联网视频传输协议，广泛用于广电远程节目制作播出、企业远程直播和互联网流媒体应用。
$arr = array( 'Action' => 'ProcessFile', 'fileId' => $fileid, 'notif...
演讲主题是视频编码中编码和计算效率对比。 此次演讲主要包括五个部分： 1. 视频编码的历史回顾 2. 视频编码中的多线程 3. 时间分片作为视频编码的“均衡器” 4....实验结论 作者首先简单回顾了以下视频编码的历史发展：从一开始面向专业内容的编码，到面向消费者视频内容的编码，进而发展为面向流媒体的云端编码，编码面向的对象也从单片发展为块和镜头。...作者接着介绍了多线程在视频编码中的优缺点：多线程处理可以很很高的减少延迟但是却容易引起比特率的损失，而且由于线程之前的同步问题，会导致计算资源利用率降低。...现存的视频编码多线程处理方式有：帧级并行处理，片级并行处理，波前并行处理和开环并行处理等方式。并且作者对他们进行了一一介绍。...这也就是第三部分的主题，合理利用时间分片作为视频编码的均衡器。并且作者还对云端视频编码这一应用场景，总结了不同层级的并行处理的优缺点。 接着作者介绍了他进行的一组实验，并给出了具体的实验设置。
目前受大众广泛使用的视频流拉转推工具应该是FFMPEG，TSINGEE青犀视频也有自己的拉转推平台，分别为EasyRTMPLive和EasyRTSPLive，两者都可以拉RTSP流转RTMP流。...image.png 下面我们对比下，两种方式播放的效果对比如下： image.png 此问题只需在ffmpeg源码udp.c中#define UDP_MAX_PKT_SIZE 65536，修改扩大10倍就可以解决这个问题
具体包括在介质检测方向上介绍活体本质特征挖掘、跨场景学习方法和自适应训练策略；在内容取证方向上分别介绍基于图像和基于视频的取证方法；在对抗攻防方向介绍隐蔽式对抗攻击和高效查询攻击方法，多个维度有效筑牢人脸安全的防线...02/人脸活体检测 建模活体检测本质特征 为了建模活体任务当中和活体相关的本质特征，我们将人脸图像特征解耦为两部分：活体相关特征和活体无关特征[1]。...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。...3）对比学习框架设计[8]：首次将对比学习思想引入人脸内容取证，基于对数据进行多种变换来构建数据对，然后构建正负样本困难样本队列促进样本间对比学习；在样本内进一步划分真实局部区域和伪造局部区域，构建样本内对比学习...·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。
一直以来，企业线下业务办理成本趋高、线上身份难以确认、身份冒用、黑产攻击现象频出可以说是企业数字化转型之路的难题。...在金融、保险、电商、直播、社交、在线教育等行业的实名注册、密码修改、交易提现场景，腾讯云慧眼人脸核身基于证件OCR识别、活体检测、人脸对比等能力，数字赋能企业满足行业内大量对用户身份信息核实的需求。...依托腾讯优图实验室、图灵盾安全项目团队强大的算法能力和安全风控技术，可拦截照片、视频、3D模型、炫彩、摄像头劫持、恶意注入等攻击类型，为客户业务提供可靠的安全保障。...增强能力2：光线活体 增强版的活体检测方式由动作活体升级为光线活体，在用户保持静默的状态下，通过手机屏幕发光，向用户脸部主动投射随机可见光序列，最终通过录得的人脸光线视频，完成活体判断。...对于金融、保险、电商、直播、社交等行业的实名注册、密码修改、交易提现等场景，结合腾讯多年安全积累和大数据风控技术，提供多种安全、可靠的活体检测方式，可实时检测当前设备的风险等级，有效拦截诸如照片、视频、
前言 关于活体检测，我们知道活体检测技术包括静态活体检测与动态活体检测。 与动态活体检测不同，静态活体检测是指判断静态图片是真实客户行为还是二次翻拍，用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。...如果遇到上传图片有人脸但是返回非活体的话，我们可以思考以下问题： a) 图片的宽高比是接近于3:4么？ b) 图片是否是被编辑过，例如编辑过亮度对比度等，或者添加了水印什么的。...，翻拍样本会经过一个或多个播放设备进行翻拍，（不同手机的摄像头）和不同播放设备（不同手机/电脑/平板等）会呈现出不同特征的边框、反光、摩尔纹；而静态卡片（身份证、打印照片）在翻拍时也会呈现色彩分辨率/对比度与正常样本有明显差异...样本方面，除了腾讯自有的海量真人样本数据外，引擎实验室还从线上业务中采集了全量的攻击视频，并基于不同角度/位置，结合不同播放设备进行大批量的模拟，提供给引擎最大量的训练样本。...正是有上述技术原理，用户无需做任何动作，机器也能从视频中的图像特征来有效区分样本是否为攻击视频，从而保证了平台的安全稳定性。 所以现在应该明白了为什么宽高的尺寸比不能是任意的了。
目前活体检测服务可支持的调用方式有，离线SDK集成、在线API调用、软件服务接入等方式。我们通过各官网提供的调用方式来进行测试和对比。...image.png 百度目前支持的动作有低头、抬头、眨眼，另外有炫瞳、读数等多达10 种离在线活体检测方式，有效抵御照片、视频、2D/3D模具等作弊行为。...，笔者选取了一些典型的攻击场景进行测试并对每家测试结果进行了对比分析。...配合式活体检测容易受到很多干扰和攻击，比如常见的打印照片、翻拍视频等。 image.png 关于本节配合式活体检测的方法，笔者采用3种方法进行测试。 1....HMS Core ML Kit测试效果也较好，顺利抵御所有攻击检测，在纸张、视频之类攻击场景下，界面会显示非活体。
📷 1、点击[扬声器] 📷 2、点击[声音] 📷 3、点击[播放] 📷 4、点击[扬声器] 📷 5、点击[属性] 📷 6、点击[增强] 📷 7、点击[响度均衡]...
测试过程视频如下 二、在Labview自带DAQMax例程（Polymorphic方式编程）中使用研华采集卡。...为了更明确的对比两套驱动的使用差异，我们选择一个Labview自带Polymorphic方式的DAQMax例程（NI PCIE-6341，其他板卡可使用相同例程），并将DAQMax的硬件重映射为研华采集卡...测试过程视频如下 //v.qq.com/txp/iframe/player.html?
但同时也存在着自身的缺陷，目前常规人脸识别技术可以精准识别目标人像特征，并迅速返回比对结果，但未加入防御照片图像等伪造人脸的技术，无法辨别实时目标人脸的真假情况，在实际身份核验场景中，容易被人脸照片、人脸视频...基于以上背景，人脸活体检测技术就走上了台前。那么，什么是人脸活体检测？简单来说，就是算法判断镜头捕捉到的人脸，究竟是真实人脸，还是伪造的人脸攻击。...人脸活体检测弥补了单一人脸识别的不足，能够有效地识别照片、视频、面具等伪造人脸行为，最大程度杜绝欺诈行为的发生。 图片 目前主流的活体检测方案分为静默式和配合式两种。...配合式活体检测则需要用户根据提示做出相应的动作，通过眨眼、张嘴、摇头、点头等配合式组合动作，使用人脸关键点及人脸追踪技术，通过连续的图片，计算变化距离与不变距离的比值，进行上一帧图像与下一帧图像的对比，...从而验证用户是否为真实活体本人操作。
另外一种方式是通过视频录像提取用户照片，可通过技术手段提取视频中的人脸照片，然后进行采集和存储。 预处理是人脸识别过程中的一个重要环节。...早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图象（如无背景的图象），往往假设人脸位置一直或者容易获得，因此人脸检测问题并未受到重视。...这种模式最常见的应用场景便是人脸解锁，终端设备(如手机)只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。 ?...当然活体鉴别还有其它的方式如立体性活体检测、亚表面检测、红外FMP检测等，很多时候都是会综合使用多种活体检测技术来进行检测，最大化的减少活体入侵机率。...目前可以通过三种方式进行流量统计：红外线客流统计、视频客流统计和WIFI客流统计，视频客流统计的优势是精度教高，并可进行人脸识别与CRM打通。
1) 活体检测：判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作，一般有张嘴、摇头、点头、凝视、眨眼等等，防止照片攻击。判断用户是否真实在操作，指定用户上下移动手机，防止视频攻击和非正常动作的攻击。...3) 连续检测：通过连续的检测，验证人脸运动轨迹是否正常，防止防止跳过活体检测直接替换采集的照片，也能够防止中途切换人。 其中活体检测是现在应用最广的一种抗攻击人脸数据采集方式。...因为不管是直接对照片检测，还是对活体进行检测，最终的目的都是采集人脸不同角度的照片。因此如果活体检测没有与连续性检测和3D 检测结合使用，也会存在一些漏洞。...2) 录制各种动作视频，按照一定的标准拼接起来，绕过本人现场检测。 计算机只会告诉我们比对的两张脸的相似程度，是80%或者是20%，但不会告诉我们这两张脸是否为同一个人。...设置相似度大于x%的时候，视为人脸比对通过，小于x%的时候，视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低，则人脸比对通过率高，误报率可能也会升高。
标准UVC设备，兼容性强，自带人脸识别算法，支持活体识别，支持1:1比对，不借助外部设备即可进行人脸识别，输出人脸属性值。支持活体识别，有效防止照片、视频和面具等假体攻击。...双目USB1.jpg 可用于智能零售，人证对比，顾客分析，人脸跟踪抓拍，等应用领域开发，二次开发资料完善，帮助开发者和系统集成商快速实现产品的人脸识别相关功能，开发周期短，成本低。...双目USB2.jpg 工作流程： 1、后端管理系统对接相机的SDK，通过身份证读卡器读取证内人脸图片，然后推送到相机内，相机完成与现场人员进行人证照片比对，并输出比对结果与活体检测结果。...2、后端管理系统对接相机的SDK，通过调取已有的人脸库图片，推送到相机内，相机完成人脸图片与现场人员照片的比对，并输出比对结果与活体检测结果。...应用场景： 1、人证核验（窗口、酒店、通道口、自助终端） 2、白名单核验（VIP管理、通道口管理） 视频内容 300x300副本.jpg
1) 活体检测：判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作，一般有张嘴、摇头、点头、凝视、眨眼等等，防止照片攻击。 判断用户是否真实在操作，指定用户上下移动手机，防止视频攻击和非正常动作的攻击。...3) 连续检测：通过连续的检测，验证人脸运动轨迹是否正常，防止防止跳过活体检测直接替换采集的照片，也能够防止中途切换人。 其中活体检测是现在应用最广的一种抗攻击人脸数据采集方式。...因为不管是直接对照片检测，还是对活体进行检测，最终的目的都是采集人脸不同角度的照片。因此如果活体检测没有与连续性检测和3D 检测结合使用，也会存在一些漏洞。...2) 录制各种动作视频，按照一定的标准拼接起来，绕过本人现场检测。 计算机只会告诉我们比对的两张脸的相似程度，是80%或者是20%，但不会告诉我们这两张脸是否为同一个人。...设置相似度大于x%的时候，视为人脸比对通过，小于x%的时候，视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低，则人脸比对通过率高，误报率可能也会升高。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
