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分享视频 | 在直播中的应用

摘要:美颜和人脸识别已经成为许多片应用的必备项,而直播应用又对这一提出了更高要求,不仅对人脸识别的速度要求更高,更要提供鉴黄等服务。 本次分享将介绍美颜和人脸识别相关算法,以及未来直播领域的应用趋势、难点与演进方向。 演讲 / 邱彦林 出处 / LiveVideoStack 觉得看着不过瘾? 赶快跟我们一起走进线下,『LiveVideoStack Meet:后直播时代』系列沙龙首次走进珠三角,一连两场11位大咖讲师带你探秘音视频底层~

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原来可以这样子玩

研究好玩又有用的第 001 期 不知道大家会不会有这种感觉,经常是觉得自己学的没有用,担心自己能不能胜任工作。 因此我想找一些“好玩又有用的”,我们共同学习成长. ? 1 APP 测评 首先推荐简单介绍一下这款实用的app,扫描全能王,当然还有其他类似功能的产品。下是它的一个主要功能介绍: ? 今天要讲解的就是这款app的“手机扫描仪”的功能,具体是可以实现对证件,银行卡,资料等进行扫描,与普通相机最大不同是可以实现几何变形的自动矫正,同时还能够实现对文字内容增强(显示 效果更佳)。 2 分析原理 举个例子,对于公交卡进行扫描,由于拍摄人员的以及客观的一些原因导致拍摄出来的片一般情况下存在这一定的几何畸变和其他一些背景的干扰。 下展示由发生畸变的四边形矫正成一个长方形的示意 ?

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    web :前端引入片的各种方式及其优缺点

    我们用例的方式来理清这个概念: ? 我们看到到右侧片即使尚未加载仍保留了空间? 那是因为设置了宽度和高度。 通过 CSS 隐藏 可以用 CSS 隐藏。 但是,它仍将加载在页面中。 此外,当源失败时,可以向它们添加伪元素。 响应式 ? 的优点在于可以针对特定视口大小将其扩展为具有多个版本的照片。 对我来说,srcset可以根据屏幕宽度显示多个尺寸,这并不是一种完美的解决方案。它让浏览器选择合适的,而我们对此无能为力。 CSS 背景片并非如此,我们必须先检查元素,然后在DevTools中的url中打开链接,然后才能下载随CSS添加的。 伪元素 可以将伪元素与CSS背景一起使用,例如在顶部显示覆盖。 用户头 对于用户头,它们具有很多形状,但最常见的是矩形或圆形。 在此用例中,会介绍一个对你有用的重要巧。 首先,让我们看下面的模型。 请注意,我们有一个完美的化身,并且100%清晰。 ?

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    入门|增强

    增强的作用,简单点说,就是通过对进行加工处理,使能更好的在其他领域起作用,比如人脸识别,分类等人工智能领域,又或者是在通信领域,通过加工恢复在传输中丢失的某些东西。 那么什么又是增强呢?通过对进行一些加工,从简单的裁剪、变换灰度等到复杂的各种滤波公式去噪点等等 ,大致满足以下两点的都属于增强的一部分。 改变视觉效果,使其能更好的应用在某类场景中。 学习增强也是如此,在学习这门新前,我们可以根据一些以往的经验先想想大概要做些什么: 的收集 的输入 的处理 的输出 的收集 这里主要涉及的是从视频中截取我们需要的片。 的处理 增强的处理很多,先从一些简单操作开始。 #裁剪(crop) Image=cv2.imread(‘某张片地址’) #读取片 sp=image.shape #读取的形状信息并通过数组输出[的高,的宽,通道数] h=sp

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    入门|处理

    基本介绍 增强的作用,简单点说,就是通过对进行加工处理,使能更好的在其他领域起作用,比如人脸识别,分类等人工智能领域,又或者是在通信领域,通过加工恢复在传输中丢失的某些东西。 学习增强也是如此,在学习这门新前,我们可以根据一些以往的经验先想想大概要做些什么。 的收集 的输入 的处理 的输出 的收集 这里主要涉及的是从视频中截取我们需要的片。需要使用到的软件“ffmpeg”。 的处理 增强的处理很多,先从一些简单操作开始。 #裁剪(crop)Image=cv2.imread(‘某张片地址’) #读取片sp=image.shape #读取的形状信息并通过数组输出[的高,的宽,通道数]h=sp[0]w=

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    分割介绍

    分割介绍 分割(image segmentation)是计算机视觉领域的个重要的研究方向,是语义理解的重要一环。 近些年来随着深度学习的逐步深入,分割有了突飞猛进的发展,该相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用 分割从算法演进历程上,大体可划分为基于论的方法、基于素聚类的方法和基于深度语义的方法这三大类,在不同的时期涌现出了一批经典的分割算法。 深度学习出现以后,在分类任务取得了很大的成功,尤其是其对高级语义信息的model能力很大程度上解决了传统分割方法中语义信息缺失的问题。 FCN由于采用的下采样会丢失很多细节信息,后续的一系列方法也都做了相应的改进策略。

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    分类报告

    一、分类问题描述 分类问题是计算机视觉领域的基础问题,它的目的是根据的语义信息将不同类别区分开来,实现最小的分类误差。 通常分类任务存在以下难点: (1)视角变化:同一个物体,摄机可以从多个角度来展现。 (2)大小变化:物体可视的大小通常是会变化的。 (2)稀疏连接,也就是局部连接,这是以卷积神经网络为代表的能够发展至今的最大前提。利用的局部相似性,这一区别于传统全连接的方式,推动了整个神经网络的发展。 预测时使用提取片四个角加中间五个位置并进行左右翻转一共十幅片的方法求取平均值,这也是后面刷比赛的基本使用巧。 hinton的学生Zeiler和Fergus在研究中利用反卷积引入了神经网络的可视化,对网络的中间特征层进行了可视化,为研究人员检验不同特征激活及其与输入空间的关系成为了可能。

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    分割介绍

    分割(image segmentation)是计算机视觉领域的一个重要的研究方向,是语义理解的重要一环。 近些年来随着深度学习的逐步深入,分割有了突飞猛进的发展,该相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用 分割从算法演进历程上,大体可划分为基于论的方法、基于素聚类的方法和基于深度语义的方法这三大类,在不同的时期涌现出了一批经典的分割算法。 深度学习出现以后,在分类任务取得了很大的成功,尤其是其对高级语义信息的model能力很大程度上解决了传统分割方法中语义信息缺失的问题。 FCN由于采用的下采样会丢失很多细节信息,后续的一系列方法也都做了相应的改进策略。 ?

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    常见的处理

    通过PIL和OpenCV来使用一些常见的处理,例如将RGB转换为灰度、旋转、对进行消噪、检测中的边缘以及裁剪中的感兴趣区域。 使用OpenCV中的模板匹配搜索中的对象。 所需安装的库:PIL、OpenCV、imutils 为什么我们需要学习处理? 深度学习对于的分析、识别以及语义理解具有重要意义。 “分类”、“对象检测”、“实例分割”等是深度学习在中的常见应用。为了能够建立更好的训练数据集,我们必须先深入了解基本的处理,例如增强,包括裁剪去噪或旋转等。 其次基本的处理同样有助于光学字符识别(OCR)。 处理通过识别关键特征或读取中的文本信息,来提高的可解释性,以便对中存在的对象进行分类或检测。 ? 结论 我们所讨论的最常见处理可用于分析,例如分类,目标检测以及OCR。

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    【AI 工厂】Facebook 计算机视觉 Lumos平台,内容理解之上的

    Facebook 介绍了利用该平台的片内容描述和片搜索,这些建立在系统能够“理解”素级的内容基础上,将为更丰富的产品体验铺平道路。 但是,直到最近,在线搜索包括搜索都还一直是文本驱动(text-driven)的,是否能搜索到某一张取决于它是否有充分的标记或有正确的标题。但现在,的进步已经使搜索发生变化。 变化是由于我们已将计算机视觉推动到下一个阶段,其目标是理解素级的。这有助于我们的系统做方面的任务,例如识别中的内容,中的场景属于什么类型,是否是著名的地标,等等。 深度学习的进步让分类得到了重大改进——诸如“中有什么?”和“中某个对象在哪里?”这类的问题已经能得到更准确的回答。这项研究的进步是通过设计检测和分割给定中的对象的推动的。 描述片内容 我们目前正在将理解应用于改善片的自动替换文本(AAT),该可以为视障人士描述照片的内容。 此前,这些片说明只能描述照片中的对象。

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    百度钱包:除夕夜通过语音和将红包玩出花来

    借助于语音识别和识别这两个人工智能,百度钱包让抢红包既有年味,又有科感,算是对红包的再创造,整个玩法只此一家,让人觉得很是特别。 百度钱包借助于语音识别和识别这两个其擅长的,让春节红包变得更趣味、更互动、更新奇,并且保持了简单、充满了年味,令人印象深刻。 对于百度钱包来说,借助于语音和识别参与红包大战,除了可形成前面提到的『紫牛效应』让人印象深刻,在这次红包大战中特征鲜明之外,还能培养更多用户使用语音或者进行搜索,这是百度在移动搜索时代重点在推广的搜索方式 ,其更符合移动场景,并且百度有优势,百度CEO李彦宏还曾预测,未来将有超过50%的搜索来自于和语音。 百度钱包还向外界展示了其重视的特质,语音、等人工智能会更多融入到百度钱包支付场景、用户体验、金融安全之中,做最派的支付工具和金融平台,让百度钱包充满了潜力。

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    黄浴:基于深度学习的超分辨率发展轨迹一览

    作者 | 黄浴 转载自知乎 导读:近年来,使用深度学习超分辨率(SR)取得了显著进步。 本文中,奇点汽车自动驾驶首席科学家黄浴对基于深度学习超分辨率进行了一次全面的总结,分析了这门近年来的发展轨迹。 我们一般可以将现有的 SR 研究大致分为三大类:监督 SR ,无监督 SR 和特定领域 SR (人脸)。 监督SR 如今已经有各种深度学习的超分辨率模型。 由于超分辨率是的转换任务,其中输入与目标高度相关,全局残差学习仅学习两个之间的残差。 在实践中,递归学习固有地带来了消失(vanishing)或爆涨(exploding)梯度问题,因此残差学习和多信号监督等一些通常与递归学习相结合,以减轻这些问题。

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    CVPR 2019 | 微软文字转又进化,提出两种 GAN 的升级模型

    微软研究院正在开发的新的人工智能可以理解自然语言描述,绘制布局草,合成,然后根据提供的布局和单个词汇细化细节。换句话说,这个机器人可以从类似于说明的日常场景描述文本中生成。 在几个特定领域,例如人脸、鸟类和常见目标,在生成只包含一个主要目标的方面已经取得了巨大的成功。然而,在文本转的生成中,在包含多个目标和丰富关系的更复杂场景中生成仍然是一个重大的挑战。 目标驱动的专注生成 微软人工智能研究院的绘机器人核心是一种被称为生成式对抗网络( GAN)的。 相关工作:故事可视化 最先进的文本转模型能够基于单一语句描述生成真实的鸟类。然而,文本转生成可以远远不止基于单一语句合成单一 2:简单生成 VS 故事可视化 实际应用 —— 一个真实的故事 在实际应用中,文本转生成可以作为画家和室内设计师的素描助手,也可以作为声控照片编辑工具。

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    隐写简介(Image Steganography)

    事实证明,隐藏是一个比它本身看起来更迷人的领域。 我将这篇文章分为两个部分: 1.隐写:什么是隐写,以及它的早期历史。 不管怎样,正如McAfee所说:“隐写将继续变得更加流行。” 数字隐写 如前所述,数字隐写是在中隐藏秘密信息。看看FBI发布的这两张照片: ? ? 现在,在网络攻击中记录的第一个隐写案例可以追溯到2011年。它被称为Duqu恶意软件攻击,通过将数据加密并嵌入到小的JPEG文件中来工作。 然而,我发现了先前报道的隐写被用于恶意目的的案例,不一定是在网络攻击中。我最中意的是来自联邦调查局的。 就电影里的东西。这能向你展示数字隐写这个话题有多么的严峻。 你可以看到,这种嵌入式的交流方式,是一个更为复杂的,之前所说的那个来自古希腊“在剃光头上纹身信息”的例子。

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    SIGGRAPH提出的修复

    1.修复及其优缺点 2.SIGGRAPH论文提出的算法 3.修复的示例 修复 修复是一种用可选内容填充目标区域的,它的主要用途是在对象删除任务中,从照片中删除一个对象 块匹配算法是修复这一领域最著名的算法,它曾经被photoshop运用在其内容感知填充的功能上。来看下面这个例子:从左侧中删除右下角的花后,通过块匹配算法生成的: ? 块匹配算法生成自然场景的修复示例 看上去修复效果是不是很不错? 但块匹配算法也有一定的缺点,如只能使用来自输入的纹理来补充被删除的部分。 当修复的深部神经网络的训练完成时,GAN就能够进一步改善深部神经网络。 GAN是一种无监督的神经网络训练,在训练阶段使用一个或多个神经网络相互改进。 除了人脸修复,还有很多复杂的修复案例,再来看看下面这些: ? ? 修复示例

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    综述|分割介绍

    分割(image segmentation)是计算机视觉领域的一个重要的研究方向,是语义理解的重要一环。 近些年来随着深度学习的逐步深入,分割有了突飞猛进的发展,该相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用 分割从算法演进历程上,大体可划分为基于论的方法、基于素聚类的方法和基于深度语义的方法这三大类,在不同的时期涌现出了一批经典的分割算法。 深度学习出现以后,在分类任务取得了很大的成功,尤其是其对高级语义信息的model能力很大程度上解决了传统分割方法中语义信息缺失的问题。 FCN由于采用的下采样会丢失很多细节信息,后续的一系列方法也都做了相应的改进策略。 ?

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    计算机视觉︱取证

    来源于公众号 智能感知与计算研究中心:“谁动了我的片?” – 取证 它是一种有效的检测篡改的手段。 不同于数字水印这种主动的版权保护措施,取证不需要往原里添加额外信息,不会对原造成影响。由于它是一种被动的检测,因此其应用范围更加广泛。 其具体的手段可分为基于稀疏特征点(如SIFT)和基于块的匹配算法。用一种基于特征点的检测方法来检测上的篡改便会得出下的效果: ? 虽然如今的篡改手段五花八门,越来越先进、逼真,但是取证也是日新月异,不断发展之中,可谓是兵来将挡水来土掩。 两种相对的相生相克并相互促进,相信取证在未来的信息安全中一定会扮演更加重要的角色。

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    下一代压缩:JPEG XL

    本次来自SPIE Digital Library,演讲主题是JPEG XL,下一代压缩,演讲者是来自Google Research的Luca Versari,介绍了JPEG XL的一些主要编码工具的升级 Luca带来了JPEG XL标准化工作的更新:JPEG XL专注于可伸缩的Web分发和有效压缩高质量。 在熵编码方面,JPEG XL使用使用非对称数字系统(ANS),可实现类似于算编码的压缩率,同时在解码过程中速度明显加快。 JPEG XL使用XYZ颜色空间。 在自适应量化方面,JPEG仅允许为整个选择单个量化矩阵(每个通道),在JPEG XL中,量化矩阵的选择仍然是全局的;但是,可以局部缩放此量化矩阵,以减少更多“复杂”区域中的伪影,而无需增加其他部分中使用的位数 第一环路滤波器是平滑卷积,减少了块边界的视觉影响,同时仍然保留了原始中存在的清晰细节;第二环路滤波器应用了与非局部均值相关的自适应平滑算法,旨在减少振铃,同时仍保留在中传输的纹理。

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    iOS 处理追踪-Core Image

    在 WWDC20 中,苹果官方针对 Core Image 在以下三方面做了优化:Core Image 对视频 / 动的支持、基于 Metal 构建 Core Image (CI) Kernel 以及 iOS开发交流群:563513413,不管你是大牛还是小白都欢迎入驻 ,分享BAT,阿里面试题、面试经验,讨论, 大家一起交流学习成长! 随着苹果在 Core Image、端智能(CoreML)、硬件支持(自研芯片)等方面进行提升,手淘的 CDN 片适配处理库可以考虑增加“片内容”作为新的维度,增加亮度、对比度、滤镜、片种类等新参数 浅色模式)修改片色调做 CDN 片适配处理,达到护眼效果 对 Core Image 的展望 总结全文,WWDC20 对 Core Image 的提升主要在三方面: 优化 CI 对视频 / 动的支持 笔者认为 Core Image 将会在以下场景有较大应用价值: 直播滤镜 / 特效功能原生化(摆脱自研或第三方 API),实现质量更高的实时滤镜渲染 视频拍摄增加滤镜功能(如淘宝或咸鱼的商品视频录制

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