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。大家可以学习到爱奇艺在多模态技术领域的三项主要研究工作,并且在爱奇艺视频中是如何应用这些技术的。
人脸检测器是一个基于 AI 联合实体数据一起开发的用于支持广播业务的应用程序。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。
DeepFake假视频的泛滥早已经不只是恶搞和娱乐的问题了!这些假视频衍生出的假新闻可能会成为2020美国大选的一场噩梦。
Character Animator是Adobe公司推出的一款2D人物动画制作软件,它提供了高度的自动化和实时动画功能,同时还可以让用户为人物角色定制声音和动作。它主要用于制作电视节目、电影、网络广告和短视频等。
AI 科技评论按:CVPR 2018 将于 2018 年 06 月 18-22 日在美国盐湖城举办,除了主会议程,各式各样的 Workshop 也值得大家一探究竟。 其中,CVPR 2018 Visual Understanding of Humans in Crowd Scene (VUHCS 2018)Workshop 尤为亮眼,该 Workshop 由新加坡国立大学 LV 组联合美国卡内基梅隆大学、中国中山大学主办。今年,主办方在 VUHCS 2017 的基础上进行了延伸与拓展,除接收相关论文,还将迎
看到一篇CVPR 2019 论文《Learning Individual Styles of Conversational Gesture》,通过语音数据识别说话人手势,觉得蛮有意思。
市场一直在变,而在公众认知范围内,视频行业的竞争点在内容、在流量、在资金。直到近期,爱奇艺AI竞赛“发榜”,市场惊觉在竞争格局越发紧张的现在,在线视频已经在凭技术突围。
最近,韩国人工智能公司Pulse 9推出了一个完全由AI打造的韩国流行音乐女团,Eternity。Pulse 9通过该公司研发的“Deep Real”技术打造了11位AI女团成员,并发布了单曲MV“I’m Real”。该单曲在YouTube上的播放量达到67万。
导读:在线社交媒体平台的发展,带来了细粒度检索、视频语义摘要等媒体智能服务的巨大需求。现有的视频理解技术缺乏深入的语义线索,结合视频中人物的社交关系才能更完整、准确地理解剧情,从而提升用户体验,支撑智能应用。这里主要介绍我们将动态分析和图机器学习相结合,围绕视频中的人物社交关系网络所开展的两个最新的工作。主要内容包括:
在接下来的几篇博文中,作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是,要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型,我们首先得收集人脸图像的数据集。
选自Google Research 机器之心编译 参与:路雪 视频人类动作识别是计算机视觉领域中的一个基础问题,但也具备较大的挑战性。现有的数据集不包含多人不同动作的复杂场景标注数据,今日谷歌发布了精确标注多人动作的数据集——AVA,希望能够帮助开发人类动作识别系统。 教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉领域中的一个基础研究问题,对个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用十分必要。尽管近几年图像分类和检索领域实现了很大突破,但是识别视频中的人类动作仍然是一个巨大挑战。原因在于动作本质上没有物体那么明
作者 | Caroline Chan、Shiry Ginosar、Tinghui Zhou 和 Alexei A. Efros
【导语】数据不够,游戏来凑!阿联酋起源人工智能研究院(IIAI)科学家通过随机组合颜色和纹理产生了8000个三维人物模型,并在游戏环境里模拟真实监控得到一个虚拟行人数据集,最终通过跨库泛化性测试一举超越了CUHK03,Market-1501,DukeMTMC-reID和几乎MSMT17在内的四大主流行人再辨识数据集。
这里的会员指的是iCartoonFace:一个卡通人脸识别的基准数据集,爱奇艺与此同时设计了卡通和真人多任务域自适应策略来提高卡通人脸识别的性能。
哈利·波特里有项魔法“黑科技”很让我等麻瓜羡慕——照片会动甚至会从平面照片中伸出头或者手和你互动。
大家好,我是爱奇艺的刘小辉,本次我分享的题目是《AI加持的竖屏沉浸播放新体验》,我会从三个方面介绍竖屏沉浸播放是什么,为什么这么做,我们是如何做的。
首先我们了解到虚拟数字人根据人物图形资源的维度,数字人可以分为2D和3D两大类。2D数字人从外形上可以分为2D真人和2D卡通。
随着科技的不断发展,人工智能(AI)视频识别技术已经在监控行业中得到了广泛的应用。这种先进的技术使得监控系统能够更加智能化、高效化,从而提高了安全性和可靠性。
作者:GarfieldEr007 原文地址:http://www.jianshu.com/p/b3bbeb7c67f5 CV人物1:Jianbo Shi史建波毕业于UC Berkeley,导师是Jitendra Malik。其最有影响力的研究成果:图像分割。其于2000年在PAMI上多人合作发表”Noramlized cuts and image segmentation”。这是图像分割领域内最经典的算法。主页:www.cis.upenn.edu/~jshi/ 和www.cs.cmu.edu/~jshi/
【新智元导读】 将模糊图像变高清的技术很受关注,不过同样应用范围很广的视频自动打码技术似乎比较低调。微软研究院最新提出一套基于人工智能算法的视频人脸模糊解决方案,该技术包含人脸的检测、跟踪、识别三类算法,能够实现对视频进行自动人脸模糊。该系统已经搭载于微软Azure云平台上作为一项云服务提供。 新闻无处不在。从电视里的《新闻联播》、《新闻30分》,到手机中的《今日头条》、《腾讯新闻》,随着互联网的不断发展,新闻报道的数量,以及报道中的视频数量,都在不断增加。 这对读者来说也许是好事,意味着有更多、更丰富的内
如果没有在照片下方标注人物介绍,甚至很难区分出真实人物照片和虚拟人物照片的区别。 最近,英伟达对外公布一项AI技术,他们的研究人员建立了一个全球性的生成对抗网络,让两个人工智能系统通过“创造图像”和“判断图像”去制作一批不存在人的照片。 在研究中,他们先是给人工智能提供了真实的人物照片进行制作,从一幅模糊的照片开始,让AI逐步提高照片的分辨率,直到能够制作出高分辨率的逼真人物照片。在这个过程中,通过不同人物照片的组合,最终它会“P”出一个完全不存在的人的照片。下面是英伟达使用CelebA明星图片数据库“混搭
6月24日,英伟达在CVPR 2021期间发布了全新预训练模型,并宣布迁移学习工具包(TLT)3.0全面公开可用。
---- 新智元报道 来源:Facebook AI Blog 编辑:LQ、yaxin 【新智元导读】2017年,PyTorch诞生,成为当下最流行的深度学习框架。近日,Facebook宣布让PyTorch成为构建AI和机器学习模型的默认框架,为工程师们提供更好的开发体验。 PyTorch自2017年推出以来,就迅速占领GitHub热度榜榜首,一度有赶超Tensorflow的趋势。 这是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,底层由C++实现。 近日,Facebook宣布要将所有的人工智
PyTorch自2017年推出以来,就迅速占领GitHub热度榜榜首,一度有赶超Tensorflow的趋势。
论文标题:Unknown Identity Rejection Loss: Utilizing Unlabeled Data for Face Recognition
【新智元导读】美国防部研发出了全球首款“反AI变脸刑侦检测工具”,专用于检测AI变脸/换脸造假技术。如今,以GAN为代表的AI换脸术盛行,相应的人脸检测识别技术也不得不提升,这仅仅是一场漫长而又精彩的AI军备竞赛的开始。
借助于深度神经网络,俄罗斯国立高等经济大学的人研究人员已经提出了一种新方法,能够从视频中识别出人的身份。该方法不需要大量的照片,并且与现有方法相比具有明显更高的识别准确度——即使只有某个人的一张照片可用。
虚拟偶像是近年来随着元宇宙一起流行的行业,该词汇最初出现在人们视野时,是用于代指像洛天依、初音未来这类的美少女角色形象,现在虚拟偶像指所有的3D卡通人物形象,他们不以真人实体形式存在的偶像、歌姬,但可以通过专辑、MV、写真集、直播进行偶像活动,是二次元文化的主流。
大数据文摘转载自机器人大讲堂 最近,一则机器人对抗人类的视频刷爆了社交网络。 这波丝滑的操作。。。等等,机器人的动作已经进化到如此出神入化的地步了?! 原来,这是一则CG合成的假视频。这番以假乱真的程度让人想起了之前波士顿动力机器人备受人类虐待后奋起反击的视频。 但不同的是,都是CG视频,后者需要经历N天完成三维建模、动捕、渲染照片合成的视觉特效镜头,而前者只需要“一键生成”。 到底是何方杀器让网友们纷纷直呼破防了?答案就是这款名曰Wonder Studio的 AI神器。 源:Wonder Dynam
主要对视频进行结构化分析,对视频中出现的人像,图像,物体,声音,文字,动作等进行识别,并对客户提供符合客户场景需求的结果输出。其中支持主流指定人物识别(如政要,明星,指定人物识别等),并提供基础人像,物体识别库供用户选择。
Character Animator CC2022被业内誉为是Adobe最为优秀的人物动画制作软件之一,它为用户提供了许多优秀的工具和特色,可帮助用户轻松创建个性鲜明的动画角色。其强大的人物角色自动驱动、录制和动作编辑功能,以及智能面部识别等功能,使得用户在创作过程中不需要花费太多时间和精力,就可以轻松制作出高质量又别具特色的动画作品。
计算机视觉是 AI 核心研究领域,目的在于让机器具备人类的“眼力”。计算机视觉是人工智能的 分支之一,目的在于通过电子化的方式来感知和理解影像,让计算机具备和人一样的"眼力",能够 识别、理解周围的世界。人脑接受的 80%的信息来自眼睛(视觉),50%的大脑活动都与处理视觉 信息有关,可见视觉在信息传递中的重要性和复杂性。
深度学习在最近十来年特别火,几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网视频在最近几年也特别火,短视频、视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里,成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起,会产生什么样的化学反应呢?
---- 新智元报道 来源:老罗不说 作者:罗予晨 编辑:好困 【新智元导读】其实,ChatGPT是可以识别图片的!你只需要输入图片网址,并确保图片能不受限制地被OpenAI的服务器读取到。 因为ChatGPT网页上没有上传图片按钮,所以一般人都不知道它能识别图片。但是其实它是可以识别图片的,你需要输入图片网址,确保图片不需要登录或者其他限制条件就能被美国服务器读取到。 目前看它读取Wiki、CNN图片都没有问题。 那么它能识别出什么内容? 普通新闻图片 ChatGPT没有识别出具体的装备型号
自七十年代以来,人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域研究最多的主题之一。近年来,传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络(CNN)的深度学习方法代替。目前,人脸识别技术广泛应用于安防、商业、金融、智慧自助终端、娱乐等各个领域。而在行业应用强烈需求的推动下,动漫媒体越来越受到关注,动漫人物的人脸识别也成为一个新的研究领域。
智能视频监控是一种基于人工智能技术的监控系统,它能够通过对图像和视频数据进行分析,自动识别目标物体、判断其行为以及进行异常检测等功能,从而实现对场景的智能化监管。以下是常见的一些用于智能视频监控的算法:
本文总结了来自三星莫斯科AI中心和Skolkovo科学技术研究所的研究人员提出的“Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models”,该模型的训练基于少量图像(few-shot),可以生成人物头像开口说话的动图。
如今,视频内容创作的门槛是越来越低了,DeepFake就是个典型例子。只需要参考人脸的数据和人物视频素材,DeepFake就可以方便地将视频中的人物的脸部换成参考人脸的脸部。
图片鉴黄服务市场容量巨大,作为移动互联网行业最为热门的创业领域,移动社交类App每天生产大量图片,并有无数色情图片混杂其中,所以高效准确地鉴别和剔除淫秽色情信息成为一项十分艰巨的任务。 此外,移动直播的大热也导致图片鉴黄需求大增,尤其对于中小开发团队而言,直播平台很可能因为人力监管问题而在涉黄审核方面出现风险。而自主研发鉴黄功能或增加审核人员又会增加产品和服务外的支出,给前期开发造成额外压力。利用人工智能图像识别技术进行高效准确的自动化鉴黄服务,能降低企业使用鉴黄服务的技术门槛,帮助企业有效减少相关人力成
近年来,越来越多的深度造假(deepfake)攻击正在显著重塑组织、金融机构、名人、政治人物甚至普通人的威胁格局。与此同时,deepfake的使用也将商业电子邮件泄露(BEC)和身份验证绕过等攻击提升到了新的水平。
去年,一款名为My Heritage 应用程序一度轰动,它能将经典的家庭照片变成栩栩如生的动态肖像。就像下面这样:
本月,北京首次关停涉黄直播平台“夜魅社区”。此前,映客、花椒等在直播、陌陌等平台的数十位主播因涉黄被永久封禁,商业需求激增“鉴黄师”职业,“鉴黄”势在必行。
2018年4月,京东Y事业部对外发布全球首款全自动智能图片合成处理软件——么么照。么么照可实现“发丝级”识别精度的全自动抠图效果,能够满足于买家秀、社交、海报制作等应用场景,未来还将覆盖邀请函、电子名片、直播等静态图片及动态视频的应用。给用户带来更丰富有趣的玩法及全新的互动体验。 么么照以人像抠图为核心,可实时更换背景/贴纸,并支持全身效果合成,由来自于京东美国硅谷研发中心数字科技团队提供了领先的AI及AR技术,可创造出内容更加丰富的创意表达,极低的学习门槛让用户可轻松上手进行创作。目前么么照已发布iOS
【编者按】本文摘自36Kr。文章介绍了Facebook CEO Mark Zuckerberg对人工智能技术的展望及Facebook要做的事情:建立一个在视觉、听觉上超越人类的人工智能系统,可以识别图片和视频中全部内容的系统。 目前Facebook在纽约、硅谷和巴黎建立了人工智能实验室,致力于研究如何让电脑理解用户发布在信息流中的动态,这样就可以把你分享的内容传递给那些对此感兴趣的人。本周CEO Mark Zuckerberg在线回答了用户提问,借此机会进一步介绍人工智能,以及公司未来的发展方向。 在人工智
如下图所示,左侧没有携带对抗图像块的人可被准确识别出来,而右侧携带对抗图像块的人并未被检测出来。
子豪 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 现在,只需用摄像头录制真人视频,就能一键生成火柴人gif。 来自谷歌的工程师小哥Ken Kawamoto就利用PoseNet开发了这样一个网站——stickfigure-recorder。 △Ken Kawamoto 用这个网站生成火柴人gif十分简单。 进入网站之后,点击开始按钮,进行录制前的设置。 选择适合不同硬件配置的识别精度: 想要识别多人视频,只需勾选「允许多人估算」即可,不过可能会牺牲一定的帧率。 还可以调整火柴人的平
世界各地的人们每天都会创造大量视频,包括用户直播的内容、短视频、电影、体育比赛、广告等等。
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起,旨在为全球范围内最具创新力的青年学者搭建产学研合作及学术交流的平台,提供了解产业真实问题,接触业务实际需求的机会,并通过连接青年学者与企业研发团队的产学科研合作,推动双方学术影响力的提升及应用成果的落地,为科技自主研发的探索和创新储备能量。 本年度共设立9个重点技术方向,29项研究命题 申报截止时间:2019年6月15日24:00 上期我们介绍了智慧教育&机器学习 本文将介绍计算机视觉及模式识别 欢迎海内外青年学者关注并申报。 三、计算机视觉及模式
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