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寒潮来袭又临近新年 仿佛大家的元气电池逐渐宕机了 不想起床、不想出门、不想动脑 不想开始任何一个新年计划... 每天被温度结界封印 咸鱼模式自动开启等待过年 友友们醒一醒， 学院菌来掀被窝了！...▋《跟着李刚老师学Java》，充能特惠135元！ 234节课/5500+分钟视频教学，再现李刚老师课堂氛围，引爆你的编程激情。跟着课程一步步学下来，为日后在软件行业大显身手打好基础。...▋《跟着李刚老师学SSM》，充能特惠118元！ 3500分钟超长干货，超细致讲解，配套学习笔记源代码课件一应俱全，助你在Java开发道路上进阶大佬！...▋《跟着李刚老师学Spring Boot终极课程体系》，充能特惠249元！ 这不是一份单独的Spring Boot视频课程，包含了6门大课，共235期视频讲解！...《跟着李刚老师学Spring Boot》 129个视频 2.《MongoDB入门到整合Spring Boot》17个视频 3.《Neo4j入门到整合Spring Boot》23个视频 4.
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。
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时间上，我们会提炼出过年、过新年、过春节、过大年、年三十儿等关键词；活动上，我们会说，是吃团圆饭、吃年夜饭、家人团聚；人物关系上，可以是亲人、家人、一大家子、三代同堂等等。...、地标标签、场景物体等高价值内容标签，可直接为内容创作、运营提供有效参考； 通过自定义文本标签库、人物库等自定义内容库，实现内容识别范围扩增，持续提取最新热点内容。...例如检索视频库中与近期热点相关的内容标签，从而实现高效且规模化的内容创作，保证内容时效性。支持识别视频中的语音信息，输出与视频画面时间对应的语音文本，帮助后期添加视频字幕。...@准确提取视频内容概要 视频智能标签能够有效概括视频画面、声音、内容大意等信息，支持自动提取视频内容概要、识别关键人物，信息可用于视频标题，也可作为视频内容简介。...| 加速普惠AI，腾讯云AI在下一盘什么大棋？| 谁，复制了另一个我？
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。
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