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AI智能视频平台算法?

人工智能的细分领域很广泛,市场目前比较普及的是计算机视觉、语音、自然语言处理、深度学习、智能机器人、自动驾驶等等。 目前我们正在积极研发人、车辆、车牌技术与视频监控平台的融合。今天来和大家分享一点开发实践技巧。 TSINGSEE青犀视频具有AI能力的视频平台正处在研发阶段,平台的人算法分接入了虹软和百度两种算法。若要切算法,可在配置文件中修改engine参数。 算法封装成了统一的接口AIFaceInterface,图: 百度和虹软类型都实现了接口中的方法,所以只需要在一个结构体中定义一个类型为AIFaceInterface的字段,图: 在程序启动或者切算法时 近期TSINGSEE青犀视频也推出了基于边缘AI计算能力的硬件设备——AI安全生产摄像机,设备内置了多种AI深度学习算法,可实现的智能检测有烟火、安全帽/工作服检测、睡岗离岗检测、人员入侵检测等等。

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错过等一年!

以下文章来源于腾讯云AI ,作者玩转新春采的 春节已接近尾声 又一份浓浓的年味保留内心 夹带着这份美好 我们再次启程,开启搬砖模式 每一年开工季也是采需求旺季买到最优惠? 才能不焦虑? 让更多的中小微企业、乃至AI个体从业者也享受到技术红利? 腾讯云AI推出了「新春采」钜惠大促活动 在这里 与全年真低价相遇! 一元、五折惠、京东卡 八块八、九块九应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 ↓↓↓ 爆品·秒杀专区 在腾讯云官网主会场 推出语音、文字、人像变等爆品秒杀每款AI产品都打包了丰富的子产品 from=15239 AI专场·低至5折 除了官网主会场,腾讯云AI专场推出了: 语音技术 5折 文字 6折 人 7折 人核身 7折 人特效 7折 五大产品专区 包含的产品子能力库也更丰富 “丝般顺滑” 对于平台管理来说 借助文字还可以助力 提升商家入驻、商品广告等审核效率 语音、语音合成 自动,将语音转为可机器语言使机器做到“能听、会说”并且加上大数据加持,做到“

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    利用AI口罩下的人

    作为一个机器学习团队,我们很快意到问题比想象中更容易解决。 想知道我们是设计出一种可以从人图像上移除口罩的 ML 工具的吗? 它从部界标点估计口罩位置,估计部倾斜角度以从数据库中择最合适的口罩,最后将口罩放置在上。可用的口罩数据库包括了手术口罩、有各种颜色和纹理的布口罩、几种呼吸器,甚至是防毒面罩。 损失函数 择损失函数是你需要解决的最重要的问题之一,使用正确的损失函数可能会得到性能出色的模型,反之就会得到令人失望的模型。这就是我们花很多时间择最佳模型的原因所在。 这意味着,即使不能完美地捕获每个像素,实际上也可以产生一个很好的结果;更重要的是,它可以学习在任部上泛化,而不仅仅是对训练数据集中的面孔进行泛化。 这个网络具有泛化能力,并且似乎 可以很好地情绪,从而生成微笑或悲伤的面孔。另一方面,这里当然也有改进的空间。

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    双11 | 正是一年好风光,AI特惠心不慌

    半价折扣、1元、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买,不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠:6折起 AI专场推出的特惠产品包括: 人像变 7折、人试妆 7折、人体分析 7折 人 7折、人核身 7折、文字 6折 语音 6折、语音合成 6折 活动时间 即日起至2021年11月30日 除了实实在在的产品折扣 双十一活动订单享10%满返 双十一AI专场 https from=15239 双十一特惠OCR:限时1元 推出通用印刷体、手写体、身份证、营业执照 车牌等8大爆款子能力(限新用户) 特惠1元买,持续整个11月 OCR 1元地址 https:// ,自动查找商品 让你不用再费了老劲找心仪的它 即便一只口红,你也可以通过在线试唇色 买到最适合你的唇色 最后再来个刷支付 整个物流程“丝般顺滑” 语音技术 自动,将语音转为可机器语言 | 《失控玩家》:AI自我觉醒与程序员的浪漫情书 | 黑产肆虐的背后,人工智能剥开“面具”伪装?

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    阿里将AI引入时尚界,消费者会对程序员的审美买账吗?

    消费者扫描淘宝ID进店 在进入店铺后,随意挑拿起货架上的一件衣服,货架边的“镜屏”就会响应该商品信息, Fashion AI 归纳了一套理解时尚、理解美的方法论,通过机器学习与图像技术,能够把复杂的时尚元素进行拆解 消费者可在试衣间随意更试穿尺码、颜色 除此之外,给出的搭配呈现高度个性化,搭配的部分单品来自于消费者在淘宝上已经买过的商品。 数据集的标注基于阿里“图像和美”团队通过与中国香港理工大学 ITC 联合研发推出的机器认知时尚角度的知架构,据雷音透露,未来 AI 在时尚领域实现更复杂高阶的应用,比服饰搭配、辅助设计、商品导等。 未来阿里将有可能通过智能大屏的技术,实现阿里大数据和云货架的结合,将阿里的时尚算法与门店商品库结合,通过人和用户个性化属性实现千人千面。 并通过人、货品检测和跟踪系统、结算支付系统拓展出无人售货和无人值守点的非商圈的渠道。

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    在小程序中实现人功能

    在小程序中实现文件上传下载文章中,我们介绍了小程序的上传基本使用教程,文末我们留下了一个引子。本文将介绍在小程序端,使用腾讯云云智AI应用服务来进行人检测分析,实现人等功能。 人API申请 果要使用人API,必须在腾讯云进行实名认证,实名认证后,您可以登录腾讯云 控制台 进行使用。果没有账号,请参考账号 注册教程。 人服务通过签名来验证请求的合法性,所以接下来的步骤,我们将介绍进行签名。 生成签名 签名步骤官方文档写的非常详细,本文仅作简单介绍。签名方法非常简单,就两个步骤,拼接签名、生成签名。 服务器端配置 在在小程序中实现文件上传下载文章的教程中,我们已经配置好了上传服务器,没有配置好的同学请参考这篇教程。接下来,需要在服务器端增加人API。 更多云AI产品特惠请关注:腾讯云开春采节 微信扫码可进入“”腾讯云AI体验中心”小程序,体验多款AI产品 0.png

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    AI无法?这里有个方法

    自arXiv 作者:Andreas Rossler 等 机器之心编译 参与:路、淑婷 人编辑技术的发展和广泛使用引起人们对隐私安全等的担忧, DeepFakes 可以实现视频,且逼真程度很高, 比,DeepFakes 展示了使用计算机图形学和视觉技术进行视频,进而破坏人的声誉。人是目前视觉内容操纵方法的主要兴趣点,这有很多原因。 因此,这个类又叫。随着 Snapchat 等消费者级应用的广泛使用,这类技术变得流行。DeepFakes 也可以,但它使用了深度学习技术。 本文贡献下: 使用特定领域知的当前最先进人伪造检测技术。 新型人伪造图像数据集,包含来自 1000 个真实视频的 510,207 张图像和目标真值,以保证监督学习。 我们证明了使用额外的特定领域知可以改善伪造检测方法,使其准确性达到前所未有的高度,即使在强压缩的情况下同样此。通过一系列深入实验,我们量化了经典方法、新型深度学习方法和人类观察者之间的性能差异。

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    透视全球AI治理十大事件:站在创新十字路口的AI会失控吗?

    ,专利方面的问题主要包括,界定 AI 发明(包括使用 AI 的发明和 AI 开发的发明);认定自然人对 AI 发明的贡献;AI 专利是否需要新形式的知产权保护,数据保护, 等。 除此之外,该 AI 软件对用户肖像权的管理也充满争议甚至陷阱,比规范用户合理使用他人肖像?又保护用户自身肖像权不被侵犯与滥用? 二、被滥用的人 除了更自己的今,无论身往处,你最常见的可能就是各种具有人功能的摄像头:搭乘地铁、进出小区和校园、出入公园,甚至公厕取纸,都需要刷防偷。 但许车主在买该品牌的车型时,是看中其宣传具备的「自动驾驶」功能。 困扰自动驾驶落地的迷雾之一,在于大众对于自动驾驶存在普遍的误解。 ,则是诸监测头环、AI 、杭州人第一案的人工智能时代下安全与隐私讨论。

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    你是AI骗去看广告的?

    另外,在AI预测模型的应用上,人是一个好的切入点,在线下零售场景的应用更为凸显。“我相信2019年会是人设备在中国的发展元年,会有很多的零售商将在营销领域应用人设备。”郑家强说道。 (图片说明:Sizmek中国区总裁郑家强接受DT数据侠专访) “人能够让数据颗粒度变得更细。 这时通过人技术,我们可以了解到消费者在超市哪一个通道上面停留,停留了多久,有没有做出买行为等。 郑家强还强调,当人收集的数据与线上行为得以结合,就意味着营销人员能够通过掌握全渠道行为数据再结合AI的机器学习预测用户的下一步,并做出推荐。 这是人在智慧营销应用中体现的重要意义,也是预测营销中的一个重要概念——情景评分。 ▍对的数据,对的应用 郑家强认为,人重要的一步是数据采集,而尊重数据隐私尤为重要。

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    人工智能三大应用场景

    事实上,国内甚至国际的AI商业化“抢位战”才刚刚拉开帷幕,格局远未成定局,“技术推进+应用落地”才是AI从实验室飞入寻常百姓家的关键一子,中国企业落棋? 而提出“AI先行”的百度,其语音率为97%,曾入MIT“全球十大突破技术”榜单。年初以来,全资收了人机交互初创团队渡鸦科技,并把度秘团队升级为度秘事业部。 目前,市场上有不少创业公司以人为方向,其中一个代表是,入“《麻省理工科技评论》全球十大突破性技术榜单”的Face ++(旷视科技)。 人技术研究的困难,不同于普通的图像。首先,就人的部特征而言,每个人的部结构都是相似的,这对于利用人区分人类个体不利。还有一些特殊情况,比双胞胎甚至多胞胎。 但今年5月百度联盟峰会时,大家已经统一择“刷”入场。 从小试牛刀到大展身手,百度开始把人技术推向不同行业。

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    高兴太早!关于苹果刷背后的四大问题,看完再决定割肾吧

    接下来,让我们来谈谈第二个问题,苹果iPhone X的错误率是否只有百万分之一? 就在发布会现场,苹果CEO现场的第一次刷解锁并未成功,场面一度十二分尴尬。 为解不开锁呢? 不少人对AI科技大本营抱怨,苹果此举有点太过激进,完全取消指纹,用起来可能比较麻烦。 至于库克所说的百万分之一的成功率,可能只是一个软件算法层面的率,显然实际在应用中的几率。 当然,这有不指纹的时候。这有不指纹的时候。在你掏衣兜时,指纹就可以解锁了,但刷你还先得掏出来手机,再对着才行。 不管你是更喜欢指纹,还是人,以后你的择不多了。 据不少业内人士透露,旷世科技已经ALL IN手机刷项目,而商汤科技也在猛增人手,支援手机刷果你的虹膜信息被黑客掌握了,果你的指纹、型信息被黑客掌握了,只需合适的方法,他们就能破解任以这些信息做密码的系统。

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    微信AI正在完成:有码走遍天下,从此花钱刷

    又要将我们带向方? 今天,一年一度“年会”上,微信给出下答案: 不,没有,未完成…… 然而被这些“示弱”骗了。毕竟社会你龙哥,怎么可能承认自己不行。 相反,AI加持,骑兵开阵。 与寻常所见线下商超便利店没有任两样,但多了几块屏幕,多了几台结算机器,不再有收银柜台。 屏幕干嘛用? ? 有显示买比例,数据化买行为。 第一步,刷会员;然后开始AR虚拟试妆,中间再也不用涂和卸,中意就加入物车;最后刷支付,取货带走。 短短三步,一次美妆物就完成了。 同样还能用于衣服搭配和买上。 微信将其取名一下子收费站,名其业,过收费站直接“刷车牌,然后支付就此完成,也叫“无感支付”。 ? 同时,扫码支付还被用在加油场景中。 但微信对交通的数字化升级,不止于支付,在停车场等场景,也利用AI车牌管理停车位。 虽然小场景和应用有所不同,但衣食住行方方面面的改造,核心还是这两大关键词: 一是刷,二是扫码。

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    破局“眼见为假”: 谁在磨砺刺破Deepfakes之剑?

    2019年6月,加州大学伯克利分校和南加州大学的研究人员打造的AI检测系统构建了高度个人化的“软生物指标”,对于当时的假视频的总体率超过了95%。 基于StyleGAN2也可以结合多张人图像进行人融合,生成的合成图像同时具备模板图像特征与目标图像特征,已经达到骗过众多人系统的程度。 第二个困境就是对抗AI造假的数据合法性的牵制。 Face X-Ray在人造假的图像检测上采取了一种更根本的解决问题的思路,即我们与其知道一个图像是造假,不知道一个图像才是真的。Face X-Ray的解题逻辑就是:真图像不会合成。 目前,AI的检测技术仍是少数研究机构的实验品。但随着AI技术的日臻完善,社交媒体以及众多互联网平台利用AI检测工具做好图像以及假视频的甄,已经是迫在眉睫的事情。 例在未来,社交媒体采Deepfakes甄技术,将其加入平台视频发布审核流程当中,很可能会成为一种常态。

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    测试

    01 测量人的主要性能指标有 1.误率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒率(False;RejectRate;FRR):这是将指定人员误作其它人员的概率 02 影响人性能的因素及解决方法 (1)背景和头发:消除背景和头发,只部图象部分。 但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是人,或者不完整的表现。详细场景比: 1) 人没有正对摄像头,角度有倾斜。 2) 拍照环境过暗或者过黑。 3) 连续检测:通过连续的检测,验证人运动轨迹是否正常,防止防止跳过活体检测直接替采集的照片,也能够防止中途切人。 其中活体检测是现在应用最广的一种抗攻击人数据采集方式。 目前人在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便的同时也带来了一些问题,怎么做好人的测试,还是一个需要思考和深挖的课题。

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    • 换脸甄别

      换脸甄别

      换脸甄别(ATDF)技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸,同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等,能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险,提高效率。

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