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    视频人脸模糊:微软研究院最新基于 AI 算法的自动打码技术

    【新智元导读】 将模糊图像变高清的技术很受关注,不过同样应用范围很广的视频自动打码技术似乎比较低调。微软研究院最新提出一套基于人工智能算法的视频人脸模糊解决方案,该技术包含人脸的检测、跟踪、识别三类算法,能够实现对视频进行自动人脸模糊。该系统已经搭载于微软Azure云平台上作为一项云服务提供。 新闻无处不在。从电视里的《新闻联播》、《新闻30分》,到手机中的《今日头条》、《腾讯新闻》,随着互联网的不断发展,新闻报道的数量,以及报道中的视频数量,都在不断增加。 这对读者来说也许是好事,意味着有更多、更丰富的内

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    《最强大脑》第三场《核桃计划》比赛难点及技术解析

    近日,江苏卫视《最强大脑》第四季人机大战第三场已经结束。从未失算的“水哥”王昱珩,在图像识别方面与搭载百度大脑的小度机器人进行实力交锋。最终,“小度”以2:0的战绩战胜对手,并以3:1的总战绩,斩获2017年度脑王巅峰对决的晋级资格。 本场竞赛题目为 “核桃计划”:通过三段在夜幕下分别从行车记录仪、高位摄像头和女生手机中拍到的模糊动态影像中,让“小度“和水哥识别三位“嫌疑人”的特征后,从30位性别相同、身高体重年龄均相似的候选人现场拍照中,准确找出三位“嫌疑人”。 比赛虽已结束,但对于相关人工智能识别技术的

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    PFLD:高精度实时人脸关键点检测算法

    高精度,速度快,模型小是人脸关键点的实际使用必不可少的要求。为了同时考虑这三个问题,本文研究了一个整洁的模型,该模型在野外环境(如无约束的姿态、表情、光照和遮挡条件)和移动设备上的超实时速度下具有良好的检测精度。更具体地说,我们定制了一个与加速技术相关的端到端single stage 网络。在训练阶段,对每个样本进行旋转信息进行估计,用于几何规则的关键点定位,然后在测试阶段不涉及。在考虑几何规则化的基础上,设计了一种新的损失算法通过调整训练集中不同状态(如大姿态、极端光照和遮挡)的样本权重,来解决数据不平衡的问题。我们进行了大量的实验来证明我们的有效性,在被广泛采用的具有挑战性的基准测试中, 300W(包括iBUG, LFPW, AFW, HELEN,以及XM2VTS)和AFLW,设计并显示其优于最先进的替代品的性能。我们的模型只有2.1Mb 大小和达到140帧/张在手机上 (高通ARM 845处理器)高精度,适合大规模或实时应用。

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