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。
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。
点击之后，我看到的横屏短视频即刻转换为聚焦视频关键人物和场景区域的竖屏沉浸式短视频。...据了解，这一功能实现原理是AI视频分析技术。爱奇艺极速版应用了一种名为“具备智能主体识别能力的竖屏沉浸式播放”的技术。...这一技术通过AI对2D平面视频资源进行处理识别，智能分析提取其中内容主体和焦点区域信息，在手机上竖屏全屏播放呈现，具体在技术实现层面，则包含了对视频内容的云端AI识别分析和终端视频播放多目标实时渲染互动...这几天体验了一下，感觉很新鲜，我在竖屏看一个视频花絮时，点击“沉浸”后在竖屏画面就会看到关键人物，这样竖屏观看横屏内容时，画面放大到全屏了，感觉到手机画面中的明星人物都离着自己更近了。...爱奇艺的创可贴广告会根据AI对视频内容“识别”的结果来决定呈现什么以及呈现在哪里，而爱奇艺AI雷达未来则可应用到电视购物上，用户看中一款视频中的产品如明星的衣服，扫一扫就能买。
尤记得五年前 扫黄行动肃清了全国多地线下各大小“会所” 五年时间过去了 被清扫的“小姐姐”们都去哪里了？...“护苗2019”“秋风2019”专项行动 剑起直指未及时自查的直播、短视频等平台 而这些平台，可能也有无法言表的“痛” ?...01 直播平台 还记得早年的互联网聊天室，大家卖力的唱着歌，花钱买最好的摄像头与麦克风，只为情感得到释放，单纯享受陌生人之间的交流。...除了色情直播，少量不法分子还会利用直播平台煽风点火传播敏感言论、恶搞政治人物等，蒙蔽不明（吃）真相（瓜）的群众。...部分平台由于审核人力和技术资源有限，短时间内容易漏过对某些主播视频内容分享的检测，造成平台口碑下降，对观众造成不良影响，甚至触犯法律。
这是一档儿童节目，在2020年的一个视频中，这个卡通人物和他的朋友们参观了一个以体育场为主题的星球，并在Heracles的启发下尝试了许多壮举。...然而，在YouTube自动字幕中，却为这个儿童节目识别出了这么一句台词：“strong and rape like Heracles.”（像赫拉克勒斯那样强壮和强暴）。...一项针对儿童视频的YouTube智能字幕的新研究证明，视频中的文字有时会变成非常“成人化”的语言。...儿童频道成为“污言秽语”重灾区 在对24家排名靠前的儿童频道的7000多个视频进行的抽样调查中，40%的视频的字幕包含1300个“污言秽语”词汇。 ...在其中一篇文章中，“You should also buy corn（你也应该买玉米）” 这句话的字幕被翻译成 “You should also buy porn.（你也应该买色情片）”。
11.11光棍节已经过去，12.12促销又要到来，回望双十一的疯狂与激情，哪些人在买小米、哪些人在买华为，哪些人在买林志玲，哪些人在买杜蕾斯，都将是有趣的话题。...虽然市面上有不少大数据之类的书籍，但是真正专业电商技术解密和实践案例分享的书籍还真是独此一家，我马上去买几本送给我的程序猿朋友们。...怎么这么多人买肥皂和手纸?是啊，这就是趋势变化，一方面说明京东商城百货化成绩不俗，购物篮丰富度大大提升，另一方面也说明年轻网民们的生活必需品消费也呈现出电商化的趋势。 ?...按道理讲朝阳区北京夜生活最丰富的地区了，曾经的天上人间，灯红酒绿的三里屯都在这里，双十一朝阳区的青年们都跑哪里去了。...比如，虽然网友在早上和深夜下单已经成为习惯，但是移动电商还是带来了不同的东西，数据显示移动端购物呈现出“随看随买”的特点，这样的消费特征让每一个时段的购物频次相当扁平化。
事后，夏洛克对自己推断的解释可以参考如下视频。...日常生活中，我们会经常“揣测”他人，比如根据外表来判断一个陌生人的职业，根据面部表情或身体姿势判断对方的情绪状态，听口音来分辨对方来自哪里(南方or北方)等等。e.g....对用户的画像或者识别，是产品运营活动的基础。 比如2016年京东在双11做的图书活动，就很好地利用“图书”这个品类来筛选高质量用户来为金融业务拉新，下图是当时笔者在朋友圈的发文。 ?...杯子，粉色的，男生买的概率比女生要低很多吧； 个性化的头像、昵称、行为路径、文字使用习惯、关注的话题或明星等，这些也能反映用户的性别。 怎么判断用户的职业？...同样可以参考前面职业判断中用到的4个维度：时间、地点、人物、事件。 e.g.
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。...焊接一个电源 电阻很多，这里使用万用表来测试 后面我没有买剪子 买个大的指甲钳 好用 真不错！ 完事了，不过。。。。...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！
机器之心报道 编辑：小舟、陈萍 一位twitter博主借助DALL·E模型，成功给视频中的人物虚拟换装。 DALL·E 是 OpenAI 推出的文本转图像模型，生成效果奇幻且逼真。...还有网友调侃道网络红人甚至不用再买新衣服了： 看来以后穿搭博主的视频也可以用上 DALL·E 这样的 AI 模型了。...参考链接：https://twitter.com/karenxcheng/status/1564626773001719813 掌握「声纹识别技术」：前20小时交给我，后9980小时…… 《声纹识别：从理论到编程实战...课程视频内容共 12 小时，着重介绍基于深度学习的声纹识别系统，包括大量学术界与产业界的最新研究成果。...同时课程配有 32 次课后测验、10 次编程练习、10 次大作业，确保课程结束时可以亲自上手从零搭建一个完整的声纹识别系统。 点击阅读原文，了解更多课程内容。
5 田超：内容营销偶然因素比较多，一条短视频的爆火和破圈往往让人摸不着头脑，并且内容营销对比买量，流量获取相对不可控，还面临着留存率低、转化率低等问题。在你看来，内容营销真的比买量更有获客优势吗？...我们会以大量的数据为支撑，帮客户梳理所有达人的特点，哪些转化率高，哪些转化率低，内容主要走什么样的风格，转化的锚点在哪里，然后由此策划出与达人相匹配的内容，达人营销的效果才能得到保障。...8 田超：今年下半年视频号商业化开始发力，就在前几天，视频号全量开放信息流广告，尽管背靠流量巨无霸微信，但视频号对比其他主流短视频平台仍有差距，你预测视频号能改变游戏素材投放渠道的格局吗？...DataEye也在助力游戏厂商出海，根据你们的经验，国内游戏出海的机会点在哪里？做海外游戏营销的难点又在哪里？ 汪祥斌：中国厂商在移动端游戏的发展成熟度和水平，并不比海外厂商差，竞争优势比较明显。...创始人戴志康、知识星球吴鲁加、腾讯安全学院副院长杨卿等技术大咖和行业领军人物都在这个栏目留下了他们的真知灼见。 《DNSPod十问》在腾讯云生态圈也极具影响力和活跃度。
为了庆祝他们的成就和制定关于人工智能领域的发展计划，这周Dean和许多其他AI领域的顶级人物聚集在蒙特利尔召开的神经信息处理系统会议。...计算机睁开了眼睛 在2012年图像识别挑战的比赛中识别错误率显著降低。 ?...AI开始能找到“驴的尾巴在哪里” 计算机越来越能更好地理解一幅图片中一个具体物体的位置，并且近几年来错误率一直呈现下降的趋势。 ?...公司买大量的数据来建立人工智能系统 在2012年技术初创公司CloudFlower向客户买了200万行电子数据表，今年已经卖了一亿的数据。 ?...实现这个目标的一种方式即是给他们提供一个精简版的真实世界，例如呈现在视频游戏中简化了的环境，然后让他们对其去探索并记录结果。
在视频中，我们看到熟悉的马里奥、哆啦A梦的时光机、足球小将大空翼，日本首相安倍晋三还化身为水管工马里奥。...AR技术包含了多媒体、三维建模、实时视频显示及控制、多传感器融合、实时跟踪及场景融合等各种新技术。...畅想AR+奥运的可能性 场景一：来自异次元的问候 一般奥运会的开幕式都是一个国家展现自己历史风采的时机，如果将AR技术运用到其中，观众会在现场或者屏幕前看到历史古迹，或者一些关键性重大历史人物的重现。...比如说在下一届东京奥运会，你看到的不再是是普通人来cosplay成二次元的人物，真正的二次元人物将会出现在现场，你可以和他们去互动，抓小精灵什么的已经out了，哆啦A梦可以坐在你旁边陪你一起看开幕式。...场景二：哪里不会点哪里 AR技术可以把计算机的数字信息加载在现实环境中，就像《钢铁侠》里的托尼•史塔克的面罩一样，眼前展开的是3D全息面板，通过手势识别以及语音识别等技术，只要动手动眼动口就能实现一切。
场景就是我们经常听到的营销上的词语“场景化营销”，比如今天上海台风，雨伞被风吹翻折，在这个场景下，如果出现一个可以抵抗10级台风的雨伞广告，用户会很有动力买这把伞。...关于对象，这个对象可以是人，也可以是一个宠物，甚至是一个物体，对象的识别，我们可能去识别它的身份，穿着的装束，姿态等，加深我们对对象的理解； 关于事件，最基础的事件可能就是我们的行为，更抽象一点的事件，...在事件的识别中，既有视觉上直接的分类识别，也会利用到语音的信息，音频的信息，台词 OCR 识别产生的文本内容等； 场景的识别，即识别一种场景类型，比如这是海滩，会议室等，也有具体地标的识别，比如南锣鼓巷...当各个识别算法给出这样的结论： 从场景识别，识别出宫廷；从物体检测，识别出手机；从人物装扮中，识别出古装。...比如我们识别出人物在跑步，流汗，我们很难得出人物想要喝水，想要补充体力等这些知识。
不过近几年，越来越多的AI竞赛将命题从单纯的物体识别聚焦到了人物甚至人物动态识别上。这使得越来越多流媒体平台现身其中。...不同于大多数计算机视觉识别领域的竞争集中在人脸识别，此次爱奇艺AI大赛是全球范围内首个“多模态视频人物识别”领域的科研竞赛。...而此次爱奇艺推出“多模态视频人物识别挑战赛”则是侧重基于人物的声音、体态、着装、行为举止等多维度进行综合识别，更接近真实场景的需求，难度更大。...首先，视频人物识别技术的应用能够应对碎片时代内容精准获取的问题。...基于智能人物识别的“只看TA”、以图搜剧等功能，用户可更精确地捕捉视频画面，为用户带来更为个性化的观看体验，在大型综艺节目《中国新说唱》的后期制作中，人物识别就实现了精彩画面查找功能，后期制作人员通过特定标签
而刚刚胜选的下一任美国民主党总统「乔-拜登」则是今年被搜索次数最多的人物。...「为什么」依然是大家最常用的搜索开头词，「哪里买手纸、洗手液」成了大家最关心的话题 除了单个关键词之外，我们还可以从数据中发现其他明显的趋势。...「在哪里」也成了热门的搜索开头词，如「在哪里买卫生纸？」、「在哪里买洗手液？」。人们还用「我附近的（near me）」来寻找「我附近的新冠检测点」、「我附近的投票中心」。
其实是Video Blog~现在人啊，看见字就眼睛干涉，看视频还好点，也不知道未来还有没有别的展示方式。 先要一个简单的拍摄脚本，就是记录你要哪些素材。...就一句话：横屏出内容，竖屏出人物。 因为内容是叙事性的，所以转场少不了，作用是连接素材的作用。 我个人喜欢看字幕，因为以前家里面教育我，自己做事情不要打扰他人，所以我一直看视频也不开声音很大。...如果预算2K+，那其实专门买小相机不太理智了，可以考虑买NEX-7（不过只能买个机身）。如果是Sony脑残粉，买个RX0M2也不是不可以。 不投资也可以试试手机！...剩下的就算了，都不是视频机。 建议买一个三脚架: 因为这样捏着很奇怪，现在手机都是全面屏，一会儿就点的不知道哪里去了，所以一个小点的手机我觉得也是一个要考虑的事情。...推镜头 突出被摄主题 拉镜头，交代环境 环绕镜头，场景过渡 跟镜头，表现运动状态 还有就是多看小视频（别看错网站，兄弟），我指的一些你感觉很ok的视频。学转场，学思路。
而实现对这些卡通视频智能理解的第一步就是需要识别出这些视频里面的卡通人物身份信息。...因此构建一个大规模、高质量的卡通识别数据集，并对卡通人物身份信息进行识别，则至关重要。...对卡通人物进行识别具有广泛的应用场景，不仅可以用于视频理解对视频进行结构化分析，还可以在智能剪辑创作、图片搜索、人物审核、广告等场景中得到广泛应用。...例如图片搜索中加入卡通人物身份特征，使得搜索更加准确，通过分析视频中卡通人物的身份点位，可以提供给创作者进行智能剪辑，也可以用来对恶搞的讽刺漫画或者卡通风格人物进行审核辨识。...通过人脸识别技术对视频中的人物信息进行结构化分析，目前已在爱奇艺公司的多个产品中应用，例如“奇观”、“只看他”等，给用户带来了良好的交互体验。
人脸检测器是一种实时人脸识别系统，用于识别人脸，并在输入视频流中显示人物姓名。 该系统基于 Python 开发，可以识别从不同角度拍摄的人。系统对每个人进行人脸识别处理并将结果显示在屏幕上。...右边方框可以展示与图片中人物的相似程度。 人脸检测器还可以识别戴口罩、太阳镜等的人。由于新冠疫情，戴口罩逐渐成为生活常态，这给人脸识别带来了巨大的困难。...实时人脸识别的实际应用过程可以分为以下几步：首先选择好参考人物并输入视频流；在检测到人物后，计算其和参考人物面部范围的相似度；当相似度高于指定阈值时，将当前参考人物的姓名插入到视频流中。...方法2——异步显示：为了使视频显示更流畅，显示器先显示人脸检测器的人的姓名，然后显示一段时间的视频。异步显示可以更流畅地显示视频。 我们采取了第二种方法，以保证可见性。...我们建立了 500 个人物模型，在总共 13 个小时的时间里，几乎没有出现识别错误。即使在戴着墨镜、人物拥堵的情况下，探测器都能够正确识别。
视频人物社交关系相关研究 在2015年前后就已经有了图像社交关系识别的研究，其中经典的工作包括PIPA（Zhang et al. 2015）、PISC（Li et al. 2017），主要解决的问题是在静态图片上理解图片中两个人物之间的关系...到2018年-2019年，社交关系识别任务逐渐推广到了视频，产生了MovieGraphs、ViSR等广为人知的数据集。...C开头的是单个人物的节点，基于人物检测或人物重识别的技术来识别。P节点是表示人物pair对的节点，G节点描述背景信息，T节点表示当前帧前后几十秒的文本信息。...区别于传统的人物检索任务，视频人物出现的场景没有特定场景限制，角度、衣着、行为一直在变化，传统检索任务中常用的重识别类方法很难获得好的效果。...此时可以利用社交关系对候选集进行筛选，实现更准确的人物识别。 基于上述思路，我们提出了一种基于社交感知的多模态人物检索方法。
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