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今日 Paper | 神经网络结构搜索;视觉目标;;视频3D体姿态估计等

目录基于进化算法和权值共享的神经网络结构搜索检测视频中关注的视觉目标包含状态信息的弱监督学习方法进行基于解剖学感知的视频3D体姿态估计RandLA-Net:一种新型的大规模点云语义分割框架 包含状态信息的弱监督学习方法进行论文名称:Weakly supervised discriminative feature learning with state information for identification作者:Yu Hong-Xing Zheng Wei-Shi发表时间:2020227论文链接:https:arxiv.orgabs2002.11939推荐原因这篇论文提出使用状态信息的弱监督学习实现行的方法 在获取工标注的训练数据代价太高的现实下,使用非监督学习来每个行不同的视觉特征具有很重要的意义。 而本文就提出了能够利用这些不需要工标注的状态信息(如摄像头位置或脸部拍摄角度标注)的弱监督学习方法,该方法使用状态信息优化了假定类的决策边界,以及使用状态信息调节控制了特征的偏移。

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多模态技术及其在爱奇艺视频场景中的应用 | 公开课笔记

讲师介绍:路香菊,爱奇艺科学家,身份(PersonAI)团队负责,专注于、AI等技术,负责爱奇艺多模态、智能创作等相关业务。 一、多模态技术基础介绍首先,请大家思考一个问题:只是等同于吗?其实,我们现在的工作中不仅仅是,为什么是这样呢? 除此之外,在视频中,还需要服饰、发型、声纹和指纹、虹膜等生特征。所以,现在基于视频场景中的已经成为一个综合需求的。?第二,如何虚拟? 基于这些实际应用,接下来就与大家分享我们在与虚拟工作中的主要算法。?二、多模态技术解读(一):(IQFace)这部分内容将主要为大家介绍真的多模态基础技术。 二、多模态技术解读(二):虚拟(iCartoonFace)基于对真实的多模态技术的初步认,接下来介绍在虚拟的技术与经验。虚拟包含什么?

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    CVPR 2018中国论文分享会 之「及追踪」

    在行中,不同的图片对行率不同,那么到底需要几帧图片才能够准确地判一个的身份呢? :arxiv.orgabs1712.07257 所谓行任务,即将来自多个摄像头的不同轨迹中的行(例如多张图片或者视频图片)进行身份。 从 2005 年行任务首次提出后,经过 2014 年深度学习被引入该领域,行的研究得到大量的研究(例如 CVPR 上行的文章从 2014 年的 3 篇剧增到今年的 32 篇),在这些研究中各种模型所表现出的性能也逐步提升 1、行真的超越类了吗?一个让不禁产生的问题是:我们真的已经解决行的问题了吗?事实可能是并没有。对比大多数实验中所使用的数据集和真实世界的数据集,就可以发现仍然存在着很大的差。 这里有光照的变化、场景和背景的变化、多样的姿态以及遮挡等多种复杂条件。

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    准确检测DeepFake视频,阿里新算法从多个被篡改的

    来源:公众号 机器之心 授权近日,阿里安全图灵实验室和中科院计算所合作提出一种只需要视频级标注的新型 DeepFake 视频检测方法,该方法更加关注现实中广泛存在的部分攻击(篡改)视频问题,能够从视频中准确出被篡改的脸 基于帧级的检测方法不仅需要成本较高的帧级标注,在转化到视频级任务时,还需要设计巧妙的融合方法才能较好地将帧级预测转化为视频级预测。简单的平均值或者取最大值极易导致漏检或误检。 而之前基于视频级的检测工作,比如 LSTM 等,在 DeepFake 视频检测时,过多专注于时序建模,导致 DeepFake 视频检测效果受到一定限制。阿里新研究:S-MIL? 图 2:S-MIL 算法框架图为了更好地检测部分篡改的 DeepFake 视频,阿里研究员提出了一种只需要视频级标注的新型 DeepFake 视频检测方法。 基于这个观察,该研究提出了基于多实例学习的 DeepFake 检测框架,将脸和输入视频分当作多实例学习 (Multiple Instance Learning, MIL) 里的实例和包进行检测。

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    与技术滥用做斗争,第一案开庭,个信息保护再成“热点”

    策划&撰写:伶轩还记得去年10月的一起相关案件吗?一位浙江理工大学的特聘副教授将杭州野生动世界告上法庭,认为该动园强制收集个信息,时隔8个月,近日这起案件终于开庭了。 2019年10月底,郭兵以消费者名义将杭州野生动世界告上法庭,起因是“杭州野生动世界在没有协商、征得他同意的情况下,以短信的方式通知他‘园区年卡系统已经升级为系统入园,原来的指纹系统已经取消 对此,郭兵认为“系统收集他的面部特征等个信息,这一类信息属于个敏感信息,如果泄露、非法提供或者滥用,将很有可能危害自己的身和财产安全”,并向杭州市富阳区民法院提起诉讼,状告杭州野生动世界未经同意 ,就通过升级年卡系统强制收集个信息严重违反了相关规定,并且损害了自己的合法权益。 而杭州野生动世界则认为,“使用系统入园的目的在于方便消费者快速入园,目前园方也给出了折中方案,即‘不必注册脸信息,刷年卡也可以入园’,但由于指纹系统已停用,消费者每次入园须到年卡中心核实身份

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    一张图对比指纹虹膜脸等生

    在众多的生特征技术中,虹膜因为其超群的唯一性、稳定性和非侵犯性而具有特殊的优势。近年来,虹膜得到了来自学术界、产业界、政府和军队等的广泛关注。 指纹是类手指末端指腹表皮上凹凸不平的纹路。这些纹路的存在,不仅增大了皮肤表面的摩擦力,使我们能够用手抓起重,而且增强了指尖的触感,使我们对体的材质、温度等更敏锐。 由于每个手指指纹的脊线模式唯一且不会改变,因此可以将指纹作为每个身份的标志,用于身份的鉴,作为生特征技术之一,是一种通过分析比较脸视觉特征信息进行身份鉴的计算机技术。 与指纹、虹膜、步态等其他生特征技术相比,有其无法比拟的优势,如对者不具侵犯性,更加直接、友好,使用者无任何心理障碍等。 同时,与其他生特征技术相比也有其劣势,这主要表现在脸特征稳定性较差,可靠性、安全性较低,图像采集受各种外界条件影响较大,性能偏低等。

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    MIT研究:看到即知晓触感,凭触觉想象体,让机器体更容易

    虽然触觉给了我们一个感受理世界的通道,但眼睛帮助我们立即理解这些触觉信号的全貌。被编程为看到或感觉到的机器使用这些信号时不能互换。 他们使用KUKA机器手臂和一个名为GelSight的特殊触觉传感器。该团队使用简单的网络摄像头记录了近200件品,如工具,家用产品,织等,触摸次数超过12000次。 由视觉到触觉类可以通过观察体来推断触摸体的感受。为了更好地为机器提供这种能力,系统首先必须定位触摸的位置,然后推断出有关该区域的形状和感觉的信息。? 没有任何机器体交互的参考图像帮助系统对体和环境的细节进行编码。然后,当机器手臂工作时,模型可以简单地将当前帧与其参考图像进行比较,出触摸的位置和尺度。 在未来,这种类型的模型可以帮助实现视觉和机器之间更加和谐的关系,特是对象,抓取,更好的场景理解,以及帮助在辅助或制造环境中进行无缝的机集成。

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    的密集姿势转移到邻近动(CS.CV)

    最新的研究表明,给定详细注释的大型姿势数据集,可以密集而准确地的姿势。 原则上,相同的方法可以扩展到任何动,但是尽管在自然保护,科学和商业中有重要应用,但为每种情况收集新注释所需的工作使该策略不切实际。 我们表明,至少对于邻近动(如黑猩猩),可以将类密集姿势以及更一般的对象检测器和分割器中存在的知转移到其他类的密集姿势问题中。 为此,我们(1)为新动建立了DensePose模型,该模型在几何上也与类保持一致;(2)引入了多头R-CNN架构,该架构有助于在类之间转移多个任务;(3)查找哪种组合已知类的样本可以最有效地转移到新动上 McCarthy, Andrea Vedaldi, Natalia Neverova原文地址:https:arxiv.orgabs2003.00080 由的密集姿势转移到邻近动(CS.CV

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    面部大集合:现有可的动种类及目的

    但是面部也可以,那么如何呢?至少就目前而言,我们似乎正在利用我们的技术实力来跟踪生态系统,并积极管理口。 这里列出了所有目前(已知)正被面部软件的动,以及我们为什么要它们:奶牛有超过13亿头奶牛在吃草并排放气体破坏环境。 就连京东也在使用面部技术来监控大量的猪群,以快速检测年龄、体重和饮食等指标。据英姿控股的创始陈耀生说,猪要比类更难被监视,因为有一个恼的原因:类会一动不动地站在镜头前,而猪不会。 绵羊剑桥大学的研究员正在使用面部技术来观察绵羊的感觉。具体来说,研究员感兴趣的是他们是否感到疼痛。通过将绵羊的面部照片输入电脑,研究员很快就能发现面部线索,而类自己则很难发现这些线索。 研究员写道,一旦经过优化,系统可以提供一种快速、经济、准确的个方法,从而促进对已知狐猴的长期研究。鲸鱼鲸鱼面部追踪的故事是众包成功的故事之一。

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    Android脸特征

    ,在完成了脸注册之后我们该如何出用户的脸特征,从而通过获取用户信息。 的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。 还是来了解几个概念脸追踪 FT年龄检测 Age性检测 Gender其中脸追踪 FT 与脸检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于年龄,Gender 引擎用于 流程整体上比脸注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。 在获得这个信息后,我们调用FR引擎出特征值信息,然后使用AFR_FSDK_FacePairMatching特征值匹配方法,一一的与我们程序中原来存储的脸特征进行匹配,取出其中匹配值最高的那组特征值

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    新面貌

    随着数据库的膨胀、违规行为的激增、网络犯罪的飙升,以及安全和隐私问题的升级,们越来越重视生技术。 美国密歇根州立大学工程学院杰出教授Anil Jain说:“越来越多的到,我们需要更复杂的认证。”已经有100多个国家推出了数字护照,其通常依赖于生方法,如指纹和面部。 据加拿大市场研究公司Ontario的生特征研究小组报告,到2015年底,有6.5亿在移动设备上使用生技术。 生技术使用空间数据和统计分析来并验证的身份。这些系统可以绕过对密码的需要或完全取代密码。毫不奇怪的是,智能手机已成为该技术的一个连接点。 此外,金融机构,如美国银行和摩根大通,正在测试Touch ID和其他指纹生系统,以作为自动取款机的银行卡和个码的替代方法。

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    简易版

    现在我们已经完成所有设置,我们将通过几行代码来图像文档中的大多数基本对象。在我们使用Jupiter Notebook之前设置,确保所有下载都在工作目录中。 作为输入,我们将在2015年夏天在蒙特利尔某处拍摄一张非常漂亮的照片,目标最终将是检测照片上的内容,是否有汽车,?更多?多少。?2015年夏季首先要安装ImageAI! 实际上永远不要忘记,Matplotlib可以清晰的对检测到的方形区域进行判,np框架能够用来存储数据(再一次发挥巨大作用!)最后我们将工作目录声明为可执行路径,方面后面使用H5py。 自行车,即使完整的自行车不在图片上,另一方面,后面至少有四辆车和几个。 matryNew.jpg)) for eachObject in detections: print(eachObject , : , eachObject )我们最后一件事没有涉及的是何时使用体检测

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    openCV 简单

    本篇的例子介绍使用numpy和 OpenCV ,仅根据对象的尺寸和颜色进行简单的。专业的图像须借助机器学习(含神经网络即深度学习),本篇不做介绍。 下图截屏于支付宝登山赛小游戏,我们的任务是一系列截图中的小鸡和金币,并给出其各自中心位置的大概坐标(原点在图像的左上角)。?首先是抠掉不动的背景。上篇已有介绍,不再赘述。

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    转换为灰度图,降低计算强度 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:haarcascadeshaarcascade_frontalface_alt.xml) # 探测脸 # 根据训练的数据来对新图片进行的过程。 必选参数,其他可以不写  scaleFactor= 1.01, #控制金字塔层数,通常范围1.01~1.5 参数越小,层数越多,结果越精确  minNeighbors = 1, #为5表示有5次重叠才认为脸存在   minSize = (1,1),#寻找脸的最小区域) # 处理脸探测的结果print ({0}.format(len(faces)))for(x,y,w,h) in faces:    cv2.

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    1.的难点用户配合度相似性易变形2.的评测方法LFW数据集(Labeled Faces in the wild):该数据库工有13233幅图像,其中5749个,1680有两幅及以上的图像 ,4069只有一幅图像。 该数据库采集的是自然条件下脸图片,目的是提高自然条件下的精度。

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    工智能】动、植、车型、菜品、LOGO示例代码

    图像部分接口Java-API调用示例代码https:gitee.comxshuaiai不是完整的web项目大家没必要下载运行。 https:gitee.comxshuaiaitreemasterAIDemosrcmainjavacomxsutilbaidu 只需要Base64Util FileUtil HttpUtil三个哦 动 com.xs.util.baidu.Base64Util;import com.xs.util.baidu.FileUtil;import com.xs.util.baidu.HttpUtil; ** * 动 HttpUtil.post(ImageAPI.ANIMAL_API, accessToken, param); System.out.println(result); return result; } ** * 动 自己应用apikey&sercetkey生成的AccessToken); System.out.println(plant.getResult().get(0).getName()); } ** * 植

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    自制软件

    需求在联网和智能家居的制作方面,体的是一个很重要的方面。我们都知道,联网主要分为感知、网络传输、综合运用等方面。而感知最重要的就是出是什么体。 我们平时主要是根据各种电子标签提前标体的序号,从而让中央处理单元以前知道是什么体。而我们在生活中,还常常利用图像技术进行,感测出是什么体。 image.png 技术本文中制作的图像软件是由python和pyqt5制作而成,使用LBP+SVM技术,训练给定的测试图像,从而进行。 image.png 图像建立testing文件夹,在其中存放你想要的图像。 后续如果想了解更多联网、智能家居项目知,可以关注我的项目实战专栏。或者关注公众号。 编写不易,感谢支持。

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    face++

    该系统主要分为:1.数据库:500万张图片和2000个,而且删除了LFW中特有的,其分布如下(网上搜集的图片有一个长尾效应:就是随着图片数量的增加不利于网络性能)?

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    What-

    ,是基于的脸部特征信息进行身份的一种生技术。 ,并使结果具有实用化的率和速度;“系统”集成了工智能、机器、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生特征的最新应用 传统的技术主要是基于可见光图像的,这也是们熟悉的方式,已有30多年的研发历史。 算法?一般来说,系统包括图像摄取、脸定位、图像预处理、以及(身份确认或者身份查找)。 )、orl脸数据库、麻省理工学院生和计算学习中心数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院数据等。

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    python

    目录1 读取图片2 将图片灰度转换3 修改图片尺寸4 绘制矩形_圆5 脸检测6 检测多张脸7 检测视频中的脸8 训练数据并 8.1 训练数据8.2 1 读取图片# 导入模块import 8 训练数据并8.1 训练数据import osimport cv2import sysfrom PIL import Imageimport numpy as np def getImageAndLabels face.LBPHFaceRecognizer_create() recognizer.train(faces,np.array(ids)) # 保存文件 recognizer.write(trainer.yml)8.2 npimport os # 加载训练数据集文件recogizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()recogizer.read(.trainer.yml) # 准备的图片 face_detector.detectMultiScale(gray)for x, y, w, h in faces: cv2.rectangle(reSize, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) #

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