id=1581115075233058548&wfr=spider&for=pc 1、 对于谷歌开源的TensorFlow Object Detection API视频物体识别系统实现教程 http ://blog.csdn.net/xiaoxiao123jun/article/details/76605928 2、用Tensor Flow object detection API实现了对实验视频的特定移动物体的追踪 ://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79111949 3、(good paper) Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型 TensorFlow 训练模型 6、http://www.cnblogs.com/evempire/p/8401352.html TensorFlow使用object detection训练自己的模型用于物体识别
背景 在视频平台看剧的时候，总会发现各家都已实现在有人物出现的时候，弹幕会藏在背后的情况，关键是，虽然弹幕被藏在背后，但是点击被遮挡的弹幕位置依然可以点赞成功，真是感觉特别神奇。
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CodePen Demo -- 使用 MASK 的基本使用 使用 mask 实现人物遮罩过滤 了解了 mask 的用法后，接下来，我们运用 mask，简单实现视频弹幕中，弹幕碰到人物，自动被隐藏过滤的例子 6666
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。
近年来，图像生成及图像翻译领域快速发展，为人物动作视频合成问题提供了有效的实现路径。 利用骨架+纹理特征合成视频帧的研究思路，现有研究取得了一定突破，已经能够合成较为流畅的高分辨率人物动作视频，但在处理遮挡，提升动作真实性，以及特征解耦等方面还有明显改进空间。 目前主要研究方向为骨架引导下的人物图像/视频生成。 ? 杨凌波 前言 ---- 基于姿态的人物图像/视频合成，可以分为两个子问题：学习足以表达，刻画人体结构及人物动作的特征表示，以及学习从特征表示到人物图像/视频帧空间的生成映射。 个人认为，目前人物视频合成领域面临两个核心问题：其一，人物肢体遮挡造成纹理细节缺失，单纯依靠单帧图像提供纹理信息有明显缺陷，需要引入更多3D-aware的姿态特征表示，如Densepose；其二，对于自然人物动作视频的统计特性学习及表示还有待进一步发展
Vid2Game: Controllable Characters Extracted from Real-World Videos”中，Facebook AI Research的科学家描述了一个系统，能够从真实视频中提取可控角色 论文作者表示，“我们的方法是从一个不受控制的视频中提取一个角色，使我们能够控制它的动作，该模型生成了该角色的新的图像序列，生成的视频可以是任意背景，系统能有效地捕捉到人的动态和外观。” 首先，团队将包含一个或多个角色的输入视频输入到为特定域（例如，跳舞）训练的Pose2Pose网络，将它们及其运动隔离（加上估计的前景空间掩模）。 为了训练人工智能系统，研究人员采集了三个视频，每个视频长度为五到八分钟，其中一个是户外网球运动员，另一个是人在室内舞剑，最后一个是人在走路。 每个网络都解决了之前未完全满足的计算问题，同时为生成具有逼真图形的视频游戏开辟了道路。此外，从类似YouTube的视频中提取的可控角色，可以在虚拟世界和增强现实中找到其自身的位置。
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？
燧机科技人工智能视频个人行为识别监控系统软件是一种智能监控系统，可以全自动识别和分析出现异常个人行为，并根据监控监控摄像头拍照的视频监控显示屏开展预警信息。 视频监控技术性是电子信息科学、视觉系统、图象工程项目、方式识别和人工智能等多专业技术性的结晶体，是视觉检测方面的一个新起运用角度和前端主题风格。 机器视觉技术在视频监控行业的运用，关键是提升系统软件服务平台的智能化水平，而智能营销推广的角度首要聚集在分析层。 在智能视频分析的主要用途，最重要的是智能视频监控和智能视频查找技术性。 二者的应用技术类似，关键差别取决于:智能视频监控是并行处理那时候搜集的视频，当发觉风险事情或可疑分子时即时警报;根据迅速分析视频，发觉出现的风险事情，可疑分子和每一个有兴趣的总体目标的信息内容，随后客户可以选用或界定关注的事情的总体目标特性
上一期分享了模拟生成车牌的方法，今天分享一下搭建要给简单的车牌识别模型，模拟生成车牌的方法参看：车牌识别（1）-车牌数据集生成 生成的车牌如下图 准备数据集，图片放在path下面，同时把图片名称和图片的车牌号对应关系写入到 y_train是长度为7的列表，其中每个都是shape为(n, # )的ndarray，分别对应n张图片的第一个字符，第二个字符....第七个字符 因为车牌是固定长度，所以有个想法，就是既然我们知道识别七次 ，那就可以用七个模型按照顺序识别。 0.9915 - val_c5_acc: 0.9723 - val_c6_acc: 0.9212 - val_c7_acc: 0.9336 可见五轮训练后，即便是位置靠后的几位车牌，也实现了 93% 的识别准确率 ，识别成功 chars = '' for arg in np.argmax(lic_pred, axis=1): # 取每行中概率值最大的arg,将其转为字符
height="540" controls> <source src="{0}"> """.format(white_output)) 检测结果： 更新一个独立的检测现有视频脚本 ，subclip(1,9)代表识别视频中1-9s这一时间段 clip1 = VideoFileClip("test.mp4").subclip(1,9) # 用fl_image函数将原图片替换为修改后的图片 ，用于传递物体识别的每张抓取图片 white_clip = clip1.fl_image(process_image) #NOTE: this function expects color images # 修改的剪辑图像被组合成为一个新的视频 white_clip.write_videofile(white_output, audio=False) HTML(""" <video width="960 from utils import label_map_util from utils import visualization_utils as vis_util ''' 检测<em>视频</em>中的目标
大家好，我是cv君，很多大创，比赛，项目，工程，科研，学术的炼丹术士问我上述这些识别，该怎么做，怎么选择框架，今天可以和大家分析一下一些方案： 用单帧目标检测做的话，前后语义相关性很差（也有优化版）， ，遇到人物遮挡球类，就无法识别目标，在标注上也需要大量数据… 今天cv君铺垫了这么多，只是为了给大家推荐一个全新出炉视频序列检测方法，目前代码已开源至Github：https://github.com/ 基本思想是将数据集中视频及分类标签转换为图像（视频帧）和其对应的分类标签，也可以不标注，单独给一个小视频标注上分类类别，再采用CNN网络对图像进行训练学习和测试，将视频分类问题转化为图形分类问题。 具体步骤包括： （1） 对每个视频(训练和测试视频)以一定的FPS截出视频帧（jpegs）保存为训练集和测试集，将对图像的分类性能作为所对应视频的分类性能 （2）训练一个人物等特征提取模型，并采用模型融合策略 特征工程部分通用人物行为，分类模型，训练自己的类别的分类模型即可。 （4） 训练完成后载入模型对test set内所有的视频帧进行检查验证，得出全测试集上的top1准确率和top5准确率输出。
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。
目录 1、字符数据集训练 2、识别与验证 在学习本章之前，推荐先学习系列专栏文章：LabVIEW目标对象分类识别（理论篇—5） OCR（光学字符识别）是指机器自动从图像中识别文本字符的过程，OCR机器视觉系统可用于对被测件的识别和分类 常见的识别应用包括：药品包装标签识别、IC芯片编码读取、冲压零件上的字符识别、汽车零件编码读取以及车牌识别等。 OCR从本质上可看作是目标分类和识别的一种实际应用，因此它也包括训练和分类过程。 若有必要，也可以通过字符验证过程对OCR的识别质量进行验证。 训练结束后，字符特征及对应的字符值连同其他与字符识别相关的信息被一并保存在字符集文件中，用于后续的文本识别过程。从分类识别的角度来看，训练得到的字符集文件就相当于分类器。 无论哪种情况，都会造成要识别的字符与其对应图像不能匹配。
视频识别 一、视频识别几大问题 2、常见的解决方案 iDT Two-Stream TSN C3D TDD RNN RPAN 一、视频识别几大问题 未修剪视频分类(Untrimmed Video Classification )：通过对输入的长视频进行全局分析，然后软分类到多个类别 修剪视频识别(Trimmed Action Recognition)：给出一段只包含一个动作的修剪视频，要求给视频分类 时序行为提名(Temporal Action Proposal)：从长视频中找出可能含有动作的视频段 时序行为定位(Temporal Action Localization)：从视频中找到可能存在行为的视频段，并且给视频段分类 密集行为描述 (Dense-Captioning Events)：将一段未修剪的视频进行时序行为定位得到许多包含行为的视频段后，对该视频段进行行为描述 2、常见的解决方案 iDT iDT算法框架主要包括：密集采样特征点 TSN 这是在Two-Stream上的改进，Two-Stream最大的问题是不能对长时间的视频进行建模，只能对连续几帧视频提取。
做了一个简单的实验，利用modelscope的人像抠图模型对视频流进行抠像并更换背景。 ---- 文章目录 1 视频人像抠图（Video human matting） 2 更换背景 ---- 1 视频人像抠图（Video human matting） 地址链接：视频人像抠图模型-通用领域 视频人像抠图（Video human matting）是计算机视觉的经典任务，输入一个视频（图像序列），得到对应视频中人像的alpha图，其中alpha与分割mask不同，mask将视频分为前景与背景， ，示例代码为线上视频路径，可更改为本地视频路径 output_path 为输出视频的本地路径 正常情况下，输出路径会返回人像抠图的mask视频结果，算法result返回的是包含每帧narray格式结果的列表 ；读入背景图（固定的），在背景图中将人物位置抠出来；在原图把人物抠出来；然后背景图+原图抠图进行合成，最后写出到视频中。
智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术，能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像。 智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析，抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为，并向责任人推送信息。 与传统监控系统软件对比，智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力，增强了数据检测和解析功能。智能视频图像识别系统具备很大的经济价值和广泛的应用领域，引起了国内外研究工作人员的广泛关注。 融合国内外研究现况，分析了智能视频视频监控系统仍存在的一些问题。在智能视频视频监控系统中，人员运动目标检测是很多智能控制模块的基本功能，检验的精确性决定了智能视频视频监控系统的精确性。 智能视频图像识别识别系统实现了下列识别优化算法:(1)施工作业安全帽子识别(2)混色+响应式工作服装识别(3)未系安全带高处作业识别(4)超长距离地区警示(5)浓烟+明火识别(6)睡岗识别(7)手机识别
但是，即使是最先进的系统也很难克服嘴唇动作的模糊性，基于此，它们的表现根本无法超越基于音频的语音识别。 为了开发更高效的语言识别系统，阿里巴巴、浙江大学和史蒂文斯理工学院的研究人员设计了一种被称为LIBS的方法，和其他类似的解决方案一样，LIBS可以帮助那些听力差的人跟踪缺少字幕的视频。 LIBS从多尺度（包括序列级、上下文级和帧级）的说话人视频中提取有用的音频信息。 然后，它通过识别这些数据与视频数据之间的对应关系（由于不同的采样率和有时出现在开始或结束处的空白，视频和音频序列具有不一致的长度）来将这些数据与视频数据对齐，并且利用滤波技术来细化提取的特征，进一步增加准确度 LIBS的语音识别器和唇读器组件，主要依靠一种基于注意力的序列到序列的体系结构，这是一种映射序列输入的机器翻译方法。
用HarvestText自动识别实体及人物别名，用于实体链接分析 可以在这里找到本文对应的Jupyter Notebook. 7: 恭喜特谢拉加入“我奶奶都能进”系列[滑稽][捂脸] 8: 视频裁判这么好用居然还有人喷，减少很多争议。耗时间只是刚开始不够专业需要时间来优化。 9: 就算耗时间得到公正判罚也值得了。 处理1需要文本清洗，处理2需要挖掘出人物别名，HarvestText提供了能够方便处理这些问题的接口： 文本清洗 ht.clean_text的默认配置就可以处理这类评论和微博类的数据： sample = 恭喜特谢拉加入“我奶奶都能进”系列 视频裁判这么好用居然还有人喷，减少很多争议。耗时间只是刚开始不够专业需要时间来优化。 就算耗时间得到公正判罚也值得了。 我用这一算法来实现基于语义的人物别名挖掘。 另外，程序内也实现了一些常见的基于后缀和拼音近似的模式匹配。
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 使用步骤 总结 ---- 一、前言 视频识别车牌号（视频用手机拍一个就行) 二、使用步骤 直接上代码 # 导入所需要的库 save_image(image, addr, num): address = addr + str(num) + '.jpg' cv2.imwrite(address, image) # 读取视频文件 print(HyperLPR_PlateRecogntion(frame),i/timeF) success, frame = videoCapture.read() 三、总结 这里只是进行了车牌的识别和输出
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