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腾讯云携礼贺新春，Switch、腾讯视频VIP等多重好礼送不停！
新年第一波——王炸！ ---- ① 面相识别 基于AI人脸定位与风水命理，对照片人物进行眼口鼻关键点定位，为人脸标记分析，准确识别多种面相特征，输出面相占卜结果。适用各种营销互动活动，引流等。 ...⭐灵感库⭐ ▌线上相术大师-在线娱乐命理测试 ▌新年运程-2019新年运程测试~ ▌CP速配-测测你和谁最有夫妻相？ ▌星座八卦-现代人鸡汤生活指南。...微信图片_20190221102324.gif ② 表情识别 对图片视频进行人脸检测，依据面部关键点信息识别个人五官动作及形态，输出表情结果。可适应大角度侧脸，遮挡，模糊，表情变化等各种实际环境。...，互动抽奖 ▌剧院/课堂反馈-根据观众情绪进行内容反馈及优化排片 微信图片_20190221102502.jpg ③ 脸型眼型识别 对图片视频中人脸实时检测，对眼型、眼距、脸型进行关键点定位分析，得出如圆脸...⭐灵感库⭐ ▌体感游戏/智能家居 ▌视频插件-识别视频人物动作，自动匹配特效 ▌舞蹈健身-健身班及舞蹈房动作校准，课程辅助 ▌体育赛事-花样滑冰/体操等动作识别及打分辅助 ▌视频分类审查-识别动作进行舞蹈
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。
感谢大家对WeTest公众号活动的积极参与，WeTest视频号推文文末活动中奖名单已出，请用户自行查询是否中奖。...《腾讯WeTest开通微信视频号啦》 【膳膜师保温杯】中奖名单 《腾讯WeTest开通微信视频号啦》 【100Q币】中奖名单 《腾讯WeTest开通微信视频号啦》 留言互动【充电宝
一经发现侵权行为，取消活动参与资格。活动杜绝严重灌水行为，一经发现将取消获奖资格。 视频必须为新发视频，即发布于2021年04月21日（含）之后。...[TencentServerless 公众号二维码 ] 活动福利 所有符合征稿活动要求的投稿视频，作者可以自荐上首页 及分享视频链接至各平台 5.jpeg 参加活动的作者可加入 WordPress 技术交流群...特别注意 视频礼盒不可重复获得。 工作人员将核对符合此次活动获奖资格后发放奖品。...内容应为作者原创，严禁抄袭行为，严禁任何的侵权行为，需要从社区手动发布，活动杜绝严重灌水行为，一经发现将取消获奖资格。 凡是添加活动标题的视频，若内容不符合活动要求，一律驳回。...参与投稿活动的视频，作者享有著作权，腾讯云拥有使用权。 活动海报 微信图片_20210422162546-min.jpg 8-min.jpeg
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。
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 为了模拟实际情况，我们再用一个 div 添加一个实际的人物，如果不做任何处理，其实就是我们看视频打开弹幕的感受，人物被视频所遮挡...其实这项技术和视频本身是无关的，我们只需要根据视频计算需要屏蔽掉弹幕的位置，得到相应的 mask 参数即可。如果去掉背景和运动的人物，只保留弹幕和 mask，是这样的： ?...但是实际情况比上述的场景复杂的多，因为人物英雄的位置是不确定的，每一刻都在变化。所以在实际生产环境中，mask 图片的参数，其实是由后端实时对视频进行处理计算出来的，然后传给前端，前端再进行渲染。...这样，根据视频人物的实时位置变化，不断计算新的 mask，再实时作用于弹幕容器之上，实现遮罩过滤。 最后 本文到此结束，希望对你有帮助 ?
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。...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。...SFFAI讲者招募 为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求，我们发起了SFFAI这个公益活动。...SFFAI每周举行一期线下活动，邀请一线科研人员分享、讨论人工智能各个领域的前沿思想和最新成果，使专注于各个细分领域的研究者开拓视野、触类旁通。
0x00寻找活动入口 打开活动URL之后你会看见参加流程但是就是没有闯关地址和机器人QQ号F12之后你就会明白。...[60e85b19c55649759dd62c6c19ceee98.png] 活动网址和参与方式都在源码里面隐藏着，获取密钥之后我们直接开始闯关。...rDUzb92Pg221FokNkGv7gD1bJzU%253D&Expires=1613946438] [67ace6d34dd1440fa0c283ddc23307da.png] 到此结束了十个关卡完成了新年解谜这个活动...，总体来说还是比较友好的活动。
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。
它在以人为中心的重识别，人工分析中有广泛的应用。尽管近十年取得了巨大的进展，但人脸检测仍然具有挑战性，尤其是在恶劣光照条件下的图像。...例如，增强有噪声图像的平滑操作可能会破坏对检测至关重要的特征可识别性。这表明增强和检测组件之间的紧密集成，并指出了端到端“增强检测”解决方案。...计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。...Sparse R-CNN：稀疏框架，端到端的目标检测（附源码） 利用TRansformer进行端到端的目标检测及跟踪（附源代码） 细粒度特征提取和定位用于目标检测（附论文下载） 特别小的目标检测识别
来源：DeepHub IMBA本文约3400字，建议阅读10+分钟本文带你使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。
人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。当人们执行某种动作时，人们佩戴的传感器（智能手表、手环、专用设备等）就会产生信号。...人类活动识别有各种各样的应用，从为病人和残疾人提供帮助到像游戏这样严重依赖于分析运动技能的领域。我们可以将这些人类活动识别技术大致分为两类:固定传感器和移动传感器。...在本文中，我们使用移动传感器产生的原始数据来识别人类活动。...在本文中，我将使用LSTM (Long - term Memory)和CNN (Convolutional Neural Network)来识别下面的人类活动： 下楼 上楼 跑步 坐着 站立 步行 概述...机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务，而我们这里需要做的是端到端的学习，简化了启发式手动提取特征的操作。
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。...（微表情指的是人脸基本活动单元的一个激活状态，也叫做一个A，目前微表情除了十一个常见的AU基本能源外，我们根据实际业务中有着强需求的类别，比如吐舌头，翻白眼，嘟嘴，眉毛上升进行处理）微表情指的是人脸基本活动单元的一个激活状态
2017腾讯SNG “ 一起出发，为爱徒色 ” 新年徒步活动已于2月8日圆满结束。...活动在深圳湾公园举行，全程以徒步为活动主题，在终点处开展了草地音乐节、颁奖、抽奖以及新年红包大放送等活动，让SNG的伙伴们活力四射、期待满满，在新的一年开年之际有一个青春活力、朝气蓬勃的开始。...3、色彩尝试 COLORS STUDIES 设计理念：基于徒步活动较为活跃愉快的气氛，所以将色彩方案偏向多彩的方向进行，在颜色的选择上，选择了QQfamily的品牌色，与主视觉的色彩遥相呼应，更加统一整个品牌识别系统...意见反馈：经过沟通，对方较为满意方案C的设计，色彩的缘由让人物徒步的形态巧妙的融入标志中，突出了标志的设计理念。...终点处亦开展了草地音乐节、颁奖、抽奖以及新年红包大放送等活动，让伙伴们在健康徒步的同时更是乐趣多多，收获满满。
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
height="540" controls> """.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
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