这一开源旨在进一步提高系统识别与分类视频内容的能力，并改善视频个性化推荐应用。...SlowFast 是一个新型视频识别方法，它可以模仿灵长类视觉中的视网膜神经运作原理，同时以慢速帧频和快速帧频提取视频中的有效信息，从而提高动作分类及动作识别效果。...一条专注于处理可以在低帧速率下观看的类别语义（如：颜色、纹理和目标），它以低帧率运行，刷新速度缓慢，旨在捕获图像或几个稀疏帧提供的语义信息；而另一条路径则寻找在以较高帧速率显示的视频中更容易识别的快速变化的运动...Facebook AI 也希望通过对这些关系的介绍，能够启发更多用于视频识别的计算机视觉模型。 SlowFast 进展 通过合理的快慢分工，SlowFast 比之前的视频识别系统都更加轻量级。...，包括：改进系统如何自动识别、分类视频内容，以及视频推荐等应用。
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别标注的新型 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，能够从视频中准确识别出被篡改的人脸...例如，今年 2 月份在德里议会选举的前一天，一个被 DeepFake 篡改过的政客讲话视频在 WhatsApp 上流传，对选举造成了极大的影响 [1]；而在某成人视频网站上，某女星的脸被「安」在了成人视频女主角脸上...而之前基于视频级别的检测工作，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，阿里研究人员提出了一种只需要视频级别标注的新型 DeepFake 视频检测方法。...回顾 DeepFake 视频的定义：只要视频中有一张人脸被篡改，那么该视频就被定义为 DeepFake 视频。这和多实例学习是吻合的。
年关将至，大家是不是都已经买好新衣服，做好新发型，糊弄好年终总结，买好回家车票准备和家人一起过年啦？...鹅厂虎年限定公仔、短鹅小可爱和腾讯视频vip还在嗷嗷等待您的光临！ 这么可爱的公仔，一条朋友圈馋哭熊孩子。这么好看的电视剧和综艺，无论在哪里，都能遥控在手，天下我有。最后五天！...当然还有实用的腾讯视频VIP卡，让您可以在新年假期期间可以放肆刷剧，成为掌握家中遥控器的最靓的仔!...奖品一览 腾讯定制 虎虎生威大礼包 共10名 QQfamily 自研-萌新系列——其实我是一只短鹅 共10名 腾讯视频月卡会员 共20名 腾讯视频周卡会员 共30名 在这静待佳节的迷茫之时，我们仍然由衷地希望每个人都可以得偿所愿...可以保证以及确定的，是我们用十二万分的努力为您的网站站岗的决心。 人生底事，来往如梭。待闲看秋风，洛水清波。 此情此景，愿我们的陪伴与这一点点心意，可以给这迷惘的季节带来一束有温度的光。
嘉宾 | 爱奇艺 编辑 | Jane 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100） 在本期 CSDN 技术公开课Plus：《多模态人物识别技术及其在视频场景中的应用》中，爱奇艺科学家路香菊博士将为大家介绍了多模态人物识别技术及在视频场景中的应用...组织创办“爱奇艺多模态视频人物识别赛”，开放全球首个影视视频人物数库iQIYI-VID，创建百万人物库及四万卡通角色库，相关技术应用到爱奇艺APP“扫一扫”及AI雷达等产品中。...除此之外，在视频中，还需要识别服饰、发型、声纹和指纹、虹膜等生物特征。所以，现在基于视频场景中的人物识别已经成为一个综合需求的识别。 ? 第二，如何识别虚拟人物？...二是爱奇艺员工数据库，是我们内部员工的数据库，里面包含了大量的人脸、姿态、表情等变化；三是爱奇艺在多模态人物识别竞赛中发布的数据集，里面主要是针对明星的视频数据进行身份识别。...数据整理后进行模型训练，训练过程中有一类数据需要特别关注，如下图所示，模型很难识别差异很小的不同人物与差异很大的同一人物，这种现象在实际的视频中是很常见的一种情况，如何解决这一难点？
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人物识别 基于解剖学感知的视频3D人体姿态估计 RandLA-Net:一种新型的大规模点云语义分割框架...在该数据集上进行的实验表明，所提模型可以有效推断视频中的注意力。为进一步证明该方法的实用性，这篇论文将预测的注意力图应用于两个社交注视行为识别任务，并表明所得分类器明显优于现有方法。 ? ?...包含状态信息的弱监督学习方法进行人物识别 论文名称：Weakly supervised discriminative feature learning with state information for...在获取人工标注的训练数据代价太高的现实下，使用非监督学习来识别每个行人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人工标注的状态信息（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别的决策边界，以及使用状态信息调节控制了识别特征的偏移。
没有什么技术含量的事情~ 最近买的配件都回来了，开始折腾： 精美包装 先焊接点小东西把手热一下 钱花了哪里，哪里好。...一定要买好焊锡，以后没有好焊锡，我宁愿不动手。 下面是做了一个电源，这个电源可以自由的设置电流和电压。我是想着进行用电器的测试。...可以买一个 这个是一个简单的识别流程 这个是QC2.0的识别算法 软件流程为： MCU上来就把DP_UP_IO输出1，DP_IO OD或推挽输出0.这样D+上电压0.6V。...我本来想换一个Type-C的接口 测一下线序 线连接成这样 电源，两个线 USB，四个线 以上两个地线公用 装好 拆下来擦镜片 两个菲涅尔透镜 里面的样子 大概的改装样子 这个是点亮的视频...插个视频吧~ USB也修好了，可以升级固件或者连接无人机~ 现在的样子 后记，东西做到这里基本上就算完事了，也没有什么技术含量。下篇文章就是硬件的整体装配，也是这个眼镜的最后一篇，敬请期待！
红楼梦出场人物很多，人物关系极其复杂，这次我们用Python来分析主人公贾宝玉和他的姐妹们，金陵十二钗之间的关系，做一个简要的分析。...出场率 由于我们只统计宝玉和十二钗(正册)这些人物，因此我们需要实现准备一个人物名单： ? 这个后面的nr是表示人物属性，方便分词工具jieba识别。...我们将宝玉加上十二钗出现的图画出来： ? 宝玉，黛玉，凤姐，宝钗属于一线人物，出场率很高；元春，秦可卿还有巧姐出场章节有限，因此总的出场率很低。...可以看出来，宝玉和十二钗的关系十分紧密，尤其是黛玉，宝钗，凤姐。而这些人之间互动也十分频繁。剩下的一些边缘人物仅仅和主角团有互动，他们之间的互动相对很少，或者没有。...人物关系网大全 上面展示的分析仅仅是宝玉和十二钗之间的简单分析，并不能看到整个红楼梦的全貌，这里给大家分享一个人物关系网大全： https://grapheco.github.io/InteractiveGraph
节点信息就是人物及权重，应用实体识别提取人物信息，权重结合TFIDF 等算法计算权重。...结合《结合长安十二时辰》小说特征，将出现在同一段落的人物视为发生一次关联，以此为数据样本进行人物关系知识图谱的构建。...屏幕快照 2019-08-12 下午2.08.54.png Out [36] : 人物关系图-长安十二时辰-2.png 长安十二时辰：人物图谱 (1).png 微信截图_20190809123729....png 长安十二时辰：人物图谱.png 那么问题来了，谁才是终极大Boss？...屏幕快照 2019-08-12 下午3.12.55.png 备注：以上是《长安十二时辰》人物图谱构建的基本流程和代码，中间还有许多不足和优化的空间。
二、长视频爆款的复杂与挑战：较高不确定性 长视频爆款的复杂和挑战主要来源于不确定性，并且这种不确定性渗透在内容的采集、宣发和投放的所有环节中。 第一个不确定叫做延迟满足和信息不完备。...长视频通过组织多个有效的事件序列，形成价值转换，刻画出不同人物，最终体现一个或多个价值观，整个过程需要很多剧集逐渐被用户感知。...； 3）檀棋贡献了80%以上的人物关系，在剧中作为功能性人物推动剧情发展。...基于此，建设识别和理解不确定性的预测模型。 预测中会面临数据、模型和应用三方面问题。数据问题分为数据量不够，数据不干净和信息不完备。...从优酷的经验出发，是正确识别应用上的不确定性可以在应用上有很好的改观。 常规解法也分为数据、模型和应用三方面解法。
视频中，华智冰是一名眉目清秀的女孩。她盘腿而坐，抱着吉他忘情地唱着“忘不了你的爱，但结局难更改，我没能把你留下来，更不像他能给你一个期待的未来，幼稚的男孩……”表情动作也十分真实。...二、新华社数字记者小诤 今年6月17日，神舟十二号载人飞船发射成功的同时，新华社也推出了全球第一位数字航天员——新华社数字记者小诤。...四、柳夜熙 2021年10月31日，虚拟人物柳夜熙横空出世，其定位为“一个会捉妖的虚拟美妆达人”，出道仅三天的她仅仅用一条视频便征服了平台内的所有观众。...上线3天涨粉230万，首发视频超过250万点赞，出道即巅峰的虚拟人物柳夜熙用一条视频将内容行业创作水平拔高到一个新的高度。...在翎Ling小红书动态中可以看到，她已经与100年润发和keep有过商务合作，并和天猫合作成为其双11的数字推荐官。
错过了双11，也别担心，毕竟机会也常在，这里给大家安利两个薅羊毛的好方法。 方法一：腾讯云服务器 第一次不买好的配置，老浪费了，现在老用户再次购买，真的贵的要死。...另外，腾讯云不定期发布活动，你像这次，还有之前的发布文章，发布视频等等活动，还有不定期举办线上和线下的分享活动，都可以得到不同的礼品，更为惊喜的是它还有杂货铺活动，妥妥的薅羊毛。
具体来说，如上图（c）所示，基于双编码器的结构，该研究进一步设计一个参数化模块 BridgeFormer 作为视频和文本局部特征的纽带。...比如当抹去名词短语“绿草地”，就构成了名词问题“一个穿着短裤，戴着帽子的女孩正在哪里跳舞”，答案就是“绿草地”。...在第一个例子里，当 “一对老年夫妻” 被抹去，构成问题 “谁在喝咖啡”，BridgeFormer 专注于描绘人物面貌的视频特征上。...而当 “乡间草地” 被抹去，构成问题“家长和小孩在哪里踢足球”，BridgeFormer 把注意力放在了视频背景特征上。...本文模型在文本到视频检索和零样本动作识别多个测评基准的结果，显示了 MCQ 这一借口任务的有效性。
机器之心原创 参与：杜夏德 视频互联网 VS 互联网视频，一词之隔，却已等待十二年。 眼下的的互联网科技圈，人工智能技术的火热程度堪比演艺界的小鲜肉。...未来传递信息的主要载体是视频，而视频会产生新的应用入口 「视频行业十二年的发展，其实都是「互联网视频」的发展，只把互联网作为视频媒体的载体，而视频更大的价值并没有深度挖掘。...十二年的积累，行业已经做好了升级到「视频互联网」的准备，随着 AI 技术的成熟打开视频内容的黑盒子、视频互动技术的突破解决了创建场景的瓶颈，视频有能力成为继小程序之后下一代应用的超级入口，也就是视频互联网...Video AI 是 Video++推出的视频自动识别+投放系统。该系统会首先识别出视频中的人物（明星）、物体（手机、电脑等）等等，然后给出一些列标签报告，客户可以查看这些明星、手机出现的点位。...在内容层上，首先要通过人工智能技术把视频中的人脸、物体等非结构化数据结构化，分析出人物、地点、品牌、动作等等不同的维度。接着是逻辑层，通过不同的组件，比如说直播、点播等等，组成相关的应用。
传统的模型识别模式 ? 深度学习=整个机器都是可训练的 ? 深度学习=学习分层的代表 ? 可训练特征分层 ? 浅VS深=查找表格VS多步骤的算法 ? 大脑是如何解读图像的 ?...第三部分 卷积网络（ConvNet或者CNN），在这一部分，LeCun介绍了ConvNet在多字符识别、脸部识别、行人识别、远程视野和场景剖析等方面中的应用。 ? 卷积网络架构 ? 多层卷积 ?...多字符识别 ? 脸部识别 ? 场景剖析/标签 ? 自适应机器远程视野中的ConvNet ? 第四部分 ConvNets下的对象识别和定位 ? 分级+定位：多级别的滑动窗 ?...人物识别和姿势评估 ? 识别渠道 ? 第五部分 ConvNet语音识别 ? ? 第六部分 无处不在的ConvNet ? 英伟达：基于ConvNet的辅助驾驶 ?...第十二部分 详解无监督式学习 ? ? 第十三部分 预言式无监督学习：视频预测 ? 无监督式学习是AI中的暗物质 ? 第十四部分 机器智能和人类智能有很大的不一样 ? 结论 ?
清华大学-得意音通声纹处理联合实验室情感计算团队在多模态情感识别竞赛上夺得音频情感识别子任务单项第一的优异成绩。...来自中国科学院自动化所、清华大学、中国人民大学、中国科技大学、中国科学院大学、西北工业大学、德克萨斯大学达拉斯分校、三星研究所等 31 所国内外知名院校和研究机构的团队，通过构建分析算法，从音视频数据里准确识别出人物的真实情感...该挑战包括三项子任务：音频情感识别、表情识别及音视频融合的情感识别。参赛者通过在训练集及验证集上训练自己的模型，并最终根据在测试集的效果进行竞赛排名。...得意音通团队致力于为机器赋予声纹识别和情感识别的能力，而这就需要情感计算技术的深度参与。它在雷锋网学术频道「AI 影响因子」中凭借本次比赛获得了加分。...为了提高无监督身份认证中的人证合一性、不易伪造性和意图真实性，得意音通提出了「三生物特征融合+双活体检测+双真实意图检测」的高安全、低隐私体系架构，以充分发挥语音「形简意丰」的特点，为用户提供更加安全有效
这次推出的是双视频判别器GAN，通过对判别器更高效的分解，生成的视频样本在长度和分辨率上都远高于此前最好水平，在多个合成和预测视频数据集上刷新了SOTA。...也许你听说过FaceApp，这是一款利用AI来改变自拍的移动应用程序，你可能也听说过“这些人物都不存在”网站，它可以显示计算机生成的虚构人物照片。但是生成完完全全的新视频的算法你听说过吗？...论文地址： https://arxiv.org/pdf/1907.06571.pdf 研究人员表示，由于“高效计算”组件和技术的使用，再加上新的定制数据集，他们训练出的最佳性能模型：双视频鉴别器GAN（...DVD-GAN：双判别器，非约束数据集无需担心过拟合 一组4秒合成视频剪辑，由Kinetics-600在128×128帧上训练 DVD-GAN包含两个判别器：一个空间判别器，通过随机采样全分辨率帧并单独处理...至于训练数据集（Kinetics-600），这是根据最初为人类行为识别策划的500,000个10秒高分辨率YouTube剪辑编制的，研究人员称该数据集具有“多样化”和“非受限”的特点，他们声称这些特征消除了过拟合的风险
人物识别：识别出视频中出现的人物。 动作识别：Activity Recognition， 识别出视频中人物的动作。 情感语义分析：即观众在观赏某段视频时会产生什么样的心理体验。...短视频、直播视频中大部分承载的是人物+场景+动作+语音的内容信息，如上图所示，如何用有效的特征对其内容进行表达是进行该类视频理解的关键。...基于单帧的识别方法 一种最直接的方法就是将视频进行截帧，然后基于图像粒度（单帧）的进行deep learninig 表达， 如下图所示，视频的某一帧通过网络获得一个识别结果。...双路CNN的识别方法 这个其实就是两个独立的神经网络了，最后再把两个模型的结果平均一下。...和单帧图特征在视频测试集上进行对比，3D CNN有更强的区分度，如下图。 类似图像识别，视频识别（人物动作识别）也有公开的训练、评测数据集，我整理了主流的一些在下面。
虚拟背景，考验的不仅是画面和人物的分割，人物和背景的融合，对于细节层面的打磨，也至关重要。...据相关产品经理介绍，腾讯云AI人像分割可精准识别图像中的人体轮廓边界，支持单人、多人、复杂背景等多种场景，广泛应用于人像、视频、影视的人物抠像和特效处理。...（腾讯云AI图片人像分割演示） 02 视频、影视人物抠像 一直以来，绿幕是视频、影视剧中抠图、换背景的利器，但如果不是在绿幕前拍摄，我们还能完美地替换背景吗？...通过人像分割识别视频中人像区域，进行一键抠像、背景替换、人像虚化等后期处理，在实时视频流场景中可以离线调用人像分割SDK，实现短视频、直播、云会议、线上课程等场景的背景替换。...| 又双叒叕入选！| 强势助力！| 全球 Top2！
精准识别嫌疑人，是视频侦查领域的世界级难题。...常规技术是视频浓缩、视频摘要和人脸识别，前两个仅能节约部分浏览时间，无法找出线索；人脸识别则对摄像头拍摄角度和清晰度要求高。...近年来，人脸识别技术的飞速发展，为警务视频侦查带来了颠覆式、跨越式的发展，其具体应用也已渗透进日常生活的各个领域，机场、火车站、地铁站、小区、公安等随处可见，人脸识别技术可以从海量视频中快速的刻画出嫌疑人的时空轨迹...这个搜索引擎是基于3DFORCE步态识别技术为基础的海量视频人物搜索系统，已通过公安部一所测试认证，截至目前，在全国已服务100余公安客户，累计处理案件数百起。...人脸识别侧重于近距离精准识别，步态识别则可以包揽远距离无脸识别，如今天网恢恢，人脸识别、步态识别双管齐下，双剑合璧，让视侦搜索如虎添翼，让犯罪嫌疑人无所遁形。
然而这个基础部分的内容直到今天还是让人不省心，在实际应用中【尤其是在人名等实体的识别上】总是显得漏洞百出。...云长造青龙偃月刀，又名“冷艳锯”，重八十二斤。 张飞造丈八点钢矛。各置全身铠甲。 共聚乡勇五百余人，来见邹靖。邹靖引见太守刘焉。""")))...假设我要对文章中的人物出场频次进行统计，那么基于这种分词的方法看来是完全靠不住的。...这个想法还有一个另外的好处：在古文中，同一个人物会以姓名、字号甚至是代称等多种不同形式出现，而我们希望在统计时能够把它们归入同一个人（实体）名下。实体知识就能够帮助我们完成这种归化。...其主要思路是，利用字典树(Trie)预先扫描文本，并把识别到的实体替换为一个标准词（这里我用了”人占位符”），再使用jieba的add_word使得标准词一定会被分词器识别出来，最后再在分词结果中把标准词按照位置换回原文或者标准实体名
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