文 / Roberto Perez, Gustavo Garcia 译 / 元宝 原文 ： https://webrtchacks.com/ml-kit-smile-detection/ 现在，在大部分时间里建立视频通话变得相对简单...，我们可以继续使用视频流做一些有趣的事情。...为了展示如何使用Google的新ML KIT来检测实时WebRTC流上用户的笑容，我想欢迎过去Houseparty的WebRTC视频大师Gustavo Garcia Bernardo。...我们注意到的第一件事情是即使在快速模式下配置ML Kit时，面部检测的准确程度也是如此。 我们的测试是在一个典型的移动/桌面视频会议设置中完成的，人在看相机，没有任何物体阻挡它。...在其他情况下，检测会更加不可靠，并且不是很有用。 ML Kit也支持在图像中检测多个面，但我们没有进行太多的测试，因为它在我们应用程序的使用中并不常见。
日常中常用的比如百度金融的活体识别技术应用在很关键的“账号找回功能”里；旷视应用在“支付宝实名和检测”中；腾讯的“微众银行信息认证”；华为的HMS Core ML Kit用在“身份认证”中。...而华为HMS Core的ML Kit也为开发者提供了活体检测技术，HMS Core是华为为其设备生态系统提供的一套应用程序和服务，开发者只需集成HMS SDK即可使用华为的多个开放能力，高效构建精品应用...而HMS Core ML Kit 的配合式活体检测支持6种动作，包括眨眼、张嘴、左摇头、右摇头、注视、点头，且支持从6种动作中随机选3个动作进行验证。...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。...，可能会发现许多有趣的和对我们有所帮助的事物。
也许你想知道如何在实时视频聊天或者检测情绪的时候把有趣的东西放在脸上?我们可以利用深度学习以及一种较老的方法实现它。...过去，检测人脸及其特征（如眼睛、鼻子、嘴，甚至从它们的形态中获知情感）一项是极具挑战性的任务。现在，这个任务可以通过深度学习解决，任何有天赋的青少年都可以在几个小时内完成这项任务。...它通过粗略估计关键点的位置来工作，然后使用SVM预先训练的图像中包含脸部的部分并且调整关键点的位置。重复这一过程直到错误降到足够低。...很明显，你可以用这个新学会的魔法来做一些你可能一直想做但不知道怎么做的事情： 在视频聊天中，把某些物体放在脸上，比如太阳镜，奇怪的帽子，胡子等等。...检测你的员工是否醉酒，以致于不能执行指定的任务 如果你想使情感处理自动化，就需要在你的视频中识别人们的情绪 使用了GANs（链接地址为https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_adversarial_networks
今天来介绍一下风控中的异常检测，从最基础的概念开始讲起，因为本人对这块的内容平时工作也做得不多，更多滴偏向于“纸上谈兵”，有什么说得不对的地方，也欢迎各位朋友指正～谢谢。...抽象来说，就是需要从一堆数据中，找到那个“邻舍不同”(粤语)的点，并能够给出合理的判断和解释。 02 异常检测的难点 为什么说异常检测很难呢？...不过，如果你的数据一开始不是正态分布，可以试试做一下函数变换，比如log变换、平方变换、指数变换等，使其变成正态分布，再来使用这个方法。 第二个会想到的是箱线图了。...0304 基于密度的算法 基于距离的算法显然可以解决一部分问题，但有一些场景还是没办法很好的识别，比如说数据分布极其不均匀，如果采用距离来衡量的话（因为距离说一个全局变量），可能没法准确识别出异常情况。...3、非监督DAD：比较出名的有Autoencoder，中文名叫自编码器，由Encoder（编码器）和Decoder（解码器）两部分构成，如下图，左边为编码器，它把高维的输入压缩成低维的形式来表示，在此过程中
本文是我在浏览CVPR2020文章中发现的一篇有趣的有关玻璃检测的文章，平常很少有人关注玻璃检测有关的任务，可以说是开辟一个新的方向，具有巨大的应用价值，准确识别并分割出场景中的玻璃，不仅能够消除由于玻璃的透明性所导致的对于场景的错误理解...此外，如果我们将现有的单幅图像反射消除（SIRR）方法直接应用于仅部分被玻璃覆盖的图像，则非玻璃区域可能会损坏（（b）的第3行）。GDNet可以检测到玻璃（c），然后纠正这些故障情况（d）。...然而，如果玻璃在某些复杂的场景中（例如图1（a）中的第二幅图像）仅具有弱/部分反射或模糊的边界，则可能会失败。人类通常会结合不同的上下文信息来推断是否存在玻璃。...用于玻璃检测的新数据集-GDD 数据集构建 使用一些最新的相机和智能手机捕获玻璃图像，并用专业的标注工具标记像素级玻璃mask。...首先，使用经过预训练的ResNeXt101作为多级特征提取器（MFE），以获得不同级别的特征。其次，将四个LCFI模块嵌入到MFE的最后四层中，以学习不同级别的大范围上下文特征。
这篇文章介绍了作为洞察数据科学研究员，如何构建一个分类机器学习算法（Crash Catcher），该算法使用分层递归神经网络来隔离数百万小时视频中的特定相关内容。...细节：分级递归神经网络 视频数据集由于其结构而具有挑战性 – 使用标准图像识别模型可以理解视频中的每一帧，因此理解整体语境更加困难。每个视频都是我想分类为有/没有撞车事故的数据点。...为了解决这些依赖性问题，我最初使用了预先训练的卷积神经网络（Google Inception模型）将每个视频中的每个图像矢量化为一组特征。...这种设置对于公司来说更有用，他们想要分析更长的视频。这段代码可以将长视频分割成独立的短段，同时由我的HRNN进行筛选，以检测视频中是否包含了事故。...这个项目最困难的部分是将适当的数据集与适当的深度学习方法配对，以了解视频语境。这段经历非常具有挑战性，但也很有意义——在构建最终数据产品的过程中，关于数据处理和深度学习技术方面，我学到了很多。
在 5 月 24 日 HDD 大会上 HMS Core 机器学习服务产品经理发表的《ML Kit 高效助力跨语种沟通》 演讲中，我们就领略到了 ML Kit 翻译服务的超强能力。...ML Kit 翻译服务的最大优势在于端云协同，云侧低时延、多垂域覆盖、支持 50+ 语种互译，端侧在隐私保护、无网络使用、轻集成方面做得十分出色。...ML Kit 支持人脸检测比对、活体检测、骨骼点检测、手势识别、人脸检测五大人脸人体类服务。...比如俄罗斯的 Photo Deformer 图像编辑 APP，通过集成 ML Kit 补全了图像中多人脸检测的功能，通过 855 点的人脸轮廓检测，增加了检测精度，扩展了业务场景，为用户提供了更加准确、...比如： 视频编辑服务（Video Editor Kit）是帮助开发者快速构建视频编辑能力的服务，AI 实时处理能力最低时延控制在了 20 秒以内，GPU 解码速度和合成视频的导出时长均低于行业水平 30%
openssl rand -base64 200|cut -b 1-11|head -n 1 实例4.不切换当前工作目录，使用cd命令并显示切换后目标目录的内容。...(cd /bin;ls) 本例子中，使用()定义了一个子shell，对当前的shell并无影响，所有改变仅限于子shell中，上述操作在某些场景中特别有用。...实例7.删除文本中的空白行。 sed -i '/^$/d' a.txt 实现这个功能的命令很多，可能这是最简单一个命令了。...实例8.通过正则表达式的匹配，将匹配内容使用&替代，按照指定格式输出。 echo "My name is Ivan."...My phone number is 010-87654321"|sed 's/[a-zA-Z0-9]\+/{&}' 上面例子分别匹配出了目标字符串中的单词（包括数字和字母），并把匹配内容分别使用
H.264的去块滤波算法 去块滤波器(Deblocking Filter)是视频编解码器中的重要组成部分，其核心作用在于消除编码过程中产生的图像块效应。...图像 在WebRTC上实现ML Kit笑容检测 本文来自Houseparty的WebRTC视频专家Gustavo Garcia Bernardo和TokBox的WebRTC移动端专家Roberto Perez...，他们通过Google的ML Kit在WebRTC通话中实现了简单的笑容检测，期间考虑到了检测准确率、延时以及检测频度与CPU占用率的平衡等，实际结果表明ML Kit的检测结果令人满意。...TensorFlow Lite+OpenCV实现移动端水印的检测与去除 本篇文章介绍了TensorFlow Lite与OpenCV配合使用的一个应用场景，并详细介绍了其中用到的SSD模型从训练到端上使用的整个链路流程...在APP中的使用场景为，用户在发布图片时，在端上实现水印的检测和定位，并提供去水印的功能。
p=8578 介绍 对象检测是一种属于计算机视觉领域的技术。它处理识别和跟踪图像和视频中存在的对象。物体检测具有多种应用，例如面部检测，车辆检测，行人计数，自动驾驶汽车，安全系统等。...对象检测的两个主要目标包括： 识别图像中存在的所有对象 筛选出关注的对象 在本文中，您将看到如何在Python中执行对象检测。 用于对象检测的深度学习 深度学习技术已被证明可解决各种物体检测问题。...ImageAI利用了几种脱机工作的API-它具有对象检测，视频检测和对象跟踪API，无需访问互联网即可调用它们。ImageAI利用了预先训练的模型，可以轻松地进行定制。...detector.loadModel() 步骤9 要检测图像中的对象，我们需要detectObjectsFromImage使用detector在上一节中创建的对象来调用函数。...结论 对象检测是最常见的计算机视觉任务之一。本文通过示例说明如何使用ImageAI库在Python中执行对象检测。
今天我们就来小小的总结下，我们可以在哪些地方，利用record来替换Lombok。 Lombok的威力 Lombok是我一直都喜欢使用的工具，因为它可以让我们的代码变的更加整洁。...使用record来替代 在之前的Java 新特性：record一文中，已经提到过record类可以根据类的字段自动生成：构造函数、equals()、hashCode() 和 toString()。...这个功能就跟上面我们演示的Lombok中的@Data非常类似。...比如，从上面的例子中我们可以看到一个区别：获取成员变量email的时候，这里并不想传统getter那样以getEmail()的形式生成。 哪些情况替代不了？...但是，由于record中也可以定义函数，所以对于一些对成员计算获得的内容，也可以实现和使用。 总结 Lombok和record都可以帮助我们编写更加整洁的代码。
Core ML的更新消息随着ML Kit的发布而兴起，ML Kit是谷歌在其5月的I / O 2018开发者大会上宣布的Android和iOS机器学习软件开发套件。...2017年12月，Google 发布了一款工具，将使用其机器学习框架TensorFlow Lite生成的AI模型转换为与Apple Core ML兼容的文件类型。...它会像任何其他Animoji一样保持头部动作和面部表情，甚至能跟踪舌头的运动。 FaceTime正在实现其多年来最大的升级：它将支持多达32位参与者的群组呼叫。视频通话服务也集成到消息应用程序中。...你可以训练Siri做任何事情 Siri将在iOS 12中进行一次重大升级。Siri Shortcuts是一种构建包含多个应用程序的自定义工作流程的方式，可以使用简短的命令执行多个操作。...WatchOS 5 继续完善苹果的可穿戴设备 WatchOS 5并不会对苹果可穿戴设备的彻底修改，但仍然是一个重大更新。新的WalkieTalkie功能似乎更有用，而且更有趣。
还重点推出了AR Kit 2.0和Create ML两大开发者工具。 有亮点，但不“硬”。 究竟怎么一回事，量子位带你一文打尽。...对于游戏界来说这个可不得了，它为AR游戏引入了全新的的多人游戏模式，多人同时在线可实时看到对方眼中的AR世界。 此外，ARKit 2.0还改进了面部跟踪、3D对象检测和渲染等技术。...还有一些有趣的功能，比如使用滤镜、贴纸，每一个人都可以在视频中马上换成“虚拟形象”，如果每个人都用动物形象聊天，看起来就会是走进了动物园。 以上，就是iOS 12的全部更新。...并且这个增强版截图甚至能够截视频和动图。 让人眼前一亮的更新是对笔记本和手机的协同，新版本中可以将手机拍的照片直接应用到笔记本上。...在macOS Mojave版本中，隐私安全会前所未有地加强，比如在获取地理信息时都会事前询问。 而对麦克风、相机和邮件数据库都提供了安全防护，防止外泄或被非法使用。
它今天宣布了一种端到端的审核解决方案，该解决方案利用计算机视觉来解析用户生成的照片和视频的内容，并且当它检测到令人反感或令人反感的内容时，适当地标记它们。它于本周推出公开测试版。...微软的Azure拥有内容管理器，这是一种自动审核服务，融合了AI和人工审核功能，可以检测可能令人反感的图片，文字和视频。...阿里巴巴云在内容审核方面拥有可比较的产品，它使用深度学习在用户生成的图片和视频中查找暴力，恐怖主义和垃圾邮件，亚马逊在其AI对象检测服务Rekognition中也是如此。...除了审核解决方案外，Clarifai还宣布了一项增强型通用模型，并公开了其适度，名人，人脸检测，纹理和模式，通用嵌入和Faceb嵌入系统。它表示，它们可以提供高达99％的图像和视频识别准确度。...它的服务每月对照片和视频中超过30亿个概念进行分类和预测。到目前为止，Clarifai筹集了超过4000万美元。
我还建议您安装Microsoft.ML和 Microsoft.ML.AutoML，因为AutoML是开始使用 ML.NET 的好方法。...有关使用 NuGet 包管理器的更多详细信息，请参阅 Microsoft 的 NuGet 包管理器文档 支持自动ML的任务 首先，我将重点介绍使用 AutoML 支持的 ML.NET 五个机器学习任务...物体检测 对象检测类似于图像分类，但不是告诉您图像属于特定类，而是在图像中为您提供一个实际的边界框，告诉您该特定对象的位置。此外，对象检测能够在单个图像中定位多个对象，这超出了图像分类的限制。...对象检测是 Azure 认知服务的一部分，当前它只能通过模型生成器在 ML.NET 中使用。...ML .NET 允许你和你的团队使用你已经熟悉的语言将机器学习功能集成到你的应用程序中，而无需深入了解各种机器学习算法。
keimpx是一款功能强大的开源工具，该工具可以帮助广大研究人员快速检测网络环境中跟SMB相关的有效凭证。...这些凭证可以是下列内容之一： 用户/明文密码组合； 用户/NTLM哈希组合； 用户/NTLM登录会话令牌组合； 如果工具检测到了目标网络系统内的任意有效凭证，研究人员就可以选择需要连接的主机以及需要使用的有效凭证...在TCP端口上侦听传入连接的后门等； 列出用户详细信息、域和密码策略； 依赖组件 当前版本的keimpx使用Python 3.8开发，并且基于Impacket库实现了大部分功能。...在Windows系统上，你可能需要指定Python 3.8源码的完整路径，样例命令如下： C:\Python37\bin\python.exe keimpx.py [options] 工具使用 假设你现在需要在一个大型网络中执行渗透测试任务...你还需要使用“net”命令枚举Windows域中的所有设备，并执行ARP扫描和网络流量嗅探。 现在，如果你想检测导出哈希的有效性，就可以直接启动keimpx了。
该工具可以帮助广大研究人员轻松识别应用程序实现中的逻辑漏洞。我们这里所指的逻辑漏洞，即能够导致DBMS获取错误结果集的安全漏洞（比如说忽略数据记录等等）。...SQLancer能够在下面两个阶段进行操作： 1，数据库生成：此阶段的目标是创建一个填充有数据的数据库，并向DBMS输入测试用例以尝试识别和检测不一致数据库状态。...除此之外，该工具还会使用其他类型的语句（如创建索引和视图以及设置DBMS特定选项的语句）来测试目标DBMS； 2，测试：此阶段的目标是针对生成的数据库检测逻辑错误。...工具安装&使用 广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地，然后创建一个JAR，并开启SQLancer来测试SQLite，此过程使用的是非优化引用引擎结构（NoREC）： git clone https...SQLancer可能会找出SQLite中的漏洞，在报告漏洞信息之前，请确保处理信息仍在打印。我们可以按下CTRL + C组合键手动停止SQLancer的运行。
科学家开发了一种AI系统，可以识别视频中的人，并且更快更准确地检测他们的年龄和性别。 据俄罗斯高等经济学院的研究人员称，这一发展已经成为安卓移动应用中离线检测系统的基础。...现代神经网络检测视频中的人的性别，准确率为90％。 而年龄预测的情况要复杂得多。传统神经网络考虑离散的年龄值。在每个视频帧中，网络估计图像中的人处于特定年龄的概率。...例如，如果网络的预测是一个人的年龄有30％的概率为21岁，10％的概率为60岁，其结论将是这样：这个人有30%的可能性是21岁，有10%的可能性是60岁。...由于观察条件的不同，甚至头部轻微转动，同一个人在不同视频帧下的年龄预测差异在5岁左右。 研究人员找到了一种优化神经网络运行的方法。他们实施了一种新方法来聚合神经网络为每个帧产生的置信水平。...面部识别分析的软件系统通常包括几个独立的神经网络。其中一个人识别出这个人，另一个确定性别等。 研究人员已经开发出具有多个输出的有效神经网络。
一、方案背景近日强降雨天气频发，部分地区已提前进入防汛抗洪阶段。而随着夏季暴雨时节的到来，各地均有遭遇洪涝灾害的风险，人民的生命财产都面临严重威胁。...二、方案需求洪涝自然灾害虽然无法规避，但通过预防、预警等有效措施可大大减少人财损失，视频监控+AI智能检测技术的应用，可针对河堤溃决、水位警戒线等洪涝灾害进行可视化异常检测、识别及预警，在监测灾害和应急管理指挥调度方面起着不可忽视的作用...图片四、方案部署通过在水利要点设置摄像监控点，对水利监测点进行监测，实地获取水况信息反馈至由SkeyeVSS视频融合云平台搭建的防汛救灾综合性指挥中心，实现实时动态监控、预警、预报汛情、险情、灾情，为防汛指挥...图片2、智能检测与识别利用智能视频分析技术可及时发现河道、水库、渠道内弃置，垃圾堆放，水面漂浮物增多、水位上涨等系列异常事件实时监测和预警。...图片1）水位越界告警检测在汛期实时监测水位变化，为防汛决策提供准确的信息，当水位超出警戒水位时，立即触发告警通知相关部门做好汛期应急措施。
应用会在某个时候检测到一个新的可用模型，自动下载它并将其放入应用的沙箱中。但是你无法控制下载的时间和方式——例如，Core ML 可能会在手机未使用的时候在后台执行下载。...CoreML.framework 使用 Core ML 模型的 iOS API 没有太大变化。尽管如此，还是有一些有趣的事情需要指出。...不仅仅是检查静态图像，现在更注重检测视频中的东西，包括离线的和来自实时摄像头的。方便起见，你可以直接在照相机的请求处理程序中使用CMSampleBuffer对象。...它可以沿着抛物线路径检测形状，比如 被踢或被扔的球。（这似乎是目前唯一内置的视频任务。） 要对视频执行脱机分析，可以使用VNVideoProcessor。...有趣的是，权重不能是 INT8，即使 Core ML 现在允许某些层使用。
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