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    2016腾讯娱乐白皮书昨日发布 大数据解读娱乐

    2016年是娱乐大事件层出不穷的一年,昨天(12月28日)腾讯娱乐将隆重发布《2016年腾讯娱乐白皮书》,以“想象未尽,大娱乐+”为主题,从明星、电影、电视剧、综艺、音乐五个维度对今年的娱乐行业进行全方位盘点...,每个维度还配合了样本量超过10万的用户意见调研,全方位解读2016年娱乐行业的变化,揭示中国娱乐行业未来走向。...线上发布的同时,腾讯娱乐也将在线下举办白皮书发布盛典。...亮点2 根据腾讯娱乐白皮书发布的数据,在白皮书发布当天,腾讯娱乐将特别选出年度人气明星、年度电影之星、年度电视剧之星、年度综艺之星、年度音乐之星等荣誉,以表彰在这一年为各个领域做出突出贡献的明星艺人。...腾讯娱乐白皮书将直接把行业最大的问题、最痛的痛点交给了用户,让用户说出自己的心声。2017年的中国娱乐圈,只有用户说了算! 来源:大数据观察

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    NFTs如何改变娱乐行业?

    基于区块链的数字资产,NFT是娱乐业的热门商品,从迪士尼前CEO Bob Iger到福克斯娱乐,再到演员Reese Witherspoon和Mila Kunis,都在为这项技术叫好。...虽然有些人认为这项技术的兴起是一种时尚,但其他人不愿意错过一个潜在的新收入来源,而娱乐业的要员们正在铸造和购买他们自己的NFT。...福克斯娱乐公司发布了1万个与其热门真人秀节目《The Masked Singer》相关的 " Miss Masky "NFTs,希望该歌唱比赛的粉丝能够在Eluvio平台(福克斯投资)上收集、购买和交易其他...MTV、Nickelodeon和CBS的母公司Paramount Global(又称ViacomCBS)正在与NFT创业公司RECUR合作,创建自己的NFT市场。...例如,演员和制片人Kunis通过她的区块链娱乐公司Sixth Wall投资了NFT动画系列"The Gimmicks"。

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    智能娱乐硬件+泛娱乐的组合,将引领国内VRAR行业走向何方?

    面对新兴的VR国际娱乐市场,众多优秀的VR硬件公司和VR泛娱乐内容提供商不断涌现,VR娱乐消费市场正以全新的速度和热度发展起来。智能娱乐硬件在当前泛娱乐化的市场环境下有着广阔的前景。...那么,智能娱乐硬件+泛娱乐,将引领国内VR\AR行业走向何方? ? 智能娱乐硬件在国内的普及程度究竟如何?...智能娱乐硬件+泛娱乐,“泛娱乐”产业发展新思路 伴随着硬件产品智能化,任何我们能想到的硬件产品都可能会具备娱乐功能,并带给广大玩家最为新奇、最为酷炫的娱乐体验。...从最初的网游时代,历经页游、手游、家用机、数字家庭娱乐到今天我们高度关注的VR\AR(VR\AR)智能娱乐硬件时代的到来,我们感受到了高速发展的全球泛娱乐产业,也看到了目前泛娱乐发展趋势和VR\AR技术发展趋势给产业和企业所带来的新商机和发展前景...智能娱乐硬件+泛娱乐的组合将引领国内VR\AR行业走向何方?对于智能娱乐硬件来说,拉近与大众的距离还任重道远。一个产业想要得到深度发展,必然需要得到各方力量的扶持。

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    中国泛娱乐生态发展报告

    作为“泛娱乐”概念的倡导者、全球最具规模的互动娱乐服务提供商之一,腾讯互动娱乐将在本届发布会上集中发布新的年度规划,以及一系列涵盖游戏、动漫、文学、影视等互动娱乐业务的重磅信息。   ...一、泛娱乐生态系统初步形成   1、泛娱乐生态系统初步形成   2011年以来,以网络游戏为核心,以影视剧、文学作品、动漫为外延的“泛娱乐”文化概念日渐形成,并逐渐成为行业热点, 文化多业态融合与联动成为数字娱乐产业尤其是内容产业的发展趋势...通过内容产品连接、受众关联和市场共振,多元文化娱乐形态构成了泛娱乐市场的核心元素,从产业链角度来看,文学和动漫为泛娱乐产业链的培养和孵化层,影视和音乐为泛娱乐产业链的影响力放大、运营和辅助变现层,游戏、...三、泛娱乐生态发展历程 ?   随着互联网进程和程度的加快,用户娱乐消费的转型升级,泛娱乐从最初的互动娱乐形式,逐步过渡到以IP为核心的泛娱乐生态体系。   ...五、泛娱乐生态与国家文化战略   国民经济增长轨道切换,文化娱乐消费洼地价值待开发的背景下,泛娱乐产业在2015 年受到了各主管部门的高度关注,由于影视、音乐、动漫、游戏等泛娱乐细分领域,分属于不同的行业成长阶段

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    全套 | 人脸检测 & 人脸关键点检测 & 人脸卡通化

    人脸检测历险记 可能跟我一样,人脸检测是很多人学习图像处理的第一个自驱动型的任务,OpenCV刚上手没几天可能就想先跑一跑人脸检测,然后一个坑接着一个坑的往里跳。...上面用的是深度学习模型的人脸检测,但是在此之前还是稍微回顾下OpenCV自带的人脸检测器。...OpenCV自带的人脸检测 OpenCV自带了基于级联分类器的人脸检测模型,只能检测正脸,在前深度学习时代,效果已经是很好的了。...人脸卡通化 仅仅是人脸检测,显得略微有些没意思,所以在人脸检测的基础上,加点其他的更有意思的东西,比如上次刚玩过的卡通化。...,获取人脸框和人脸关键点的位置 稍微扩充下人脸框,进行卡通化操作 把卡通化后的人脸贴回原图中人脸的位置 完整效果 看一下完整的效果吧:【视频有声提示!】

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    人脸专集3 | 人脸关键点检测

    对于人脸关键点检测和跟踪,有从传统方法向基于深度学习的方法转变的趋势。...近年来,卷积神经网络模型成为人脸关键点检测,主要是深度学习模型,并且大多采用全局直接回归或级联回归框架。这些方法大致可分为纯学习法和混合学习法。...纯学习方法直接预测人脸关键点位置,而混合学习方法则将深度学习方法与计算机视觉投影模型相结合进行预测。...Pure-learning methods 纯学习方法:这类方法使用强大的CNNs模型从人脸图像中直接预测关键点位置。...Las Vegas, NV (2016))建立了一个密集的三维人脸模型。然后,采用迭代级联回归框架和深度CNN模型对三维人脸形状系数和姿态参数进行更新。

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    【深度学习】人脸检测与人脸识别

    基本概念 人脸是个人重要的生物特征,业界很早就对人脸图像处理技术进行了研究。人脸图像处理包括人脸检测、人脸识别、人脸检索等。...人脸检测是在输入图像中检测人脸的位置、大小;人脸识别是对人脸图像身份进行确认,人脸识别通常会先对人脸进行检测定位,再进行识别;人脸检索是根据输入的人脸图像,从图像库或视频库中检索包含该人脸的其它图像或视频...人脸检测与识别的应用 实名认证 人脸考勤 刷脸支付、刷脸检票 公共安全:罪犯抓捕、失踪人员寻找 3. 传统人脸检测与人脸识别方法 1)人脸检测 基于知识的人脸检测法。...它将典型的人脸形成规则库对人脸进行编码。通常, 通过面部特征之间的关系进行人脸定位。 基于模板匹配的人脸检测法。...为每对训练视频创建50对帧,每个视频一对,并根据视频训练对标记这些帧是否相同。DeepFace取得了91.4%的准确度,将先前的最佳方法的误差减少了50%以上。

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