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#摘要 错误信息通过合成逼真的图像和视频进行传播这一严重问题,需要鲁棒的篡改检测方法来应对.尽管在检测静止图像上的面部篡改方面已付出了巨大的努力,但人们对于通过利用视频流中存在的时序信息,对视频中被篡改面部的识别方面的研究较少.循环卷积模型是一类深度学习模型,已证明能够有效地利用跨域图像流中的时序信息.因此,我们通过广泛的实验,提出了将这些模型中的变化与特定领域的面部预处理技术相结合的最佳策略(根据后文应该是面部对齐和CNN (DenseNet) + bidirectional RNN),从而在

Pexels 是一个巨大的平台,提供免费的精美照片,很多设计师和博客每天用它来寻找他们的个人和商业项目的照片.现在我们想介绍 Pexels 视频,他是用来帮助你找到免费的视频.所有的 Pexels 视频根据 CC0 许可证授权,包括商业使用在内的任何目的都可以免费使用. 不错,去瞧瞧 您可能感兴趣的相关文章 网站开发中很有用的 jQuery 效果[附源码] 分享35个让人惊讶的 CSS3 动画效果演示 十分惊艳的8个 HTML5 & JavaScript 特效 Web 开发中很实用的10个效果[

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Author: Yu-Gang Jiang, Shih-Fu Chang 事件检测的目标就是自动识别给定视频序列中的感兴趣事件.进行视频事件检测通常很困难,特别是在网络中非限制的视频.在非限制情况下,视频质量可能很差,包括严重的相机移动,弱光,背景干扰和遮挡等.但是,随着视频数量的急剧增长,人们急需寻找一个有效的方法对视频事件进行检测识别.我们将探讨视频事件检测中常用的特征,模型,数据集以及评价标准.最后,给出视频事件检测中未来仍需探索的方向. #@author: gr #@date: 2015

论文标题:Action recognition based on 2D skeletons extracted from RGB videos 发表时间:02 April 2019 解决问题/主要思想:来源:谷歌最新论文推荐,来自全球排名大概550名的蒙斯大学 使用openPose对图像提取关键点,然后计算关键点的信息,分成三个矩阵,输入网络训练,从而对动作进行分类 成果/优点:  the highest accuracy which is 83.317% with ResNet152 in c

Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos & Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets Note here: it's a learning note on the topic of video representations. This note incorporates two papers about popular two-s

Describing Videos by Exploiting Temporal Structure Note here: it's a learning note on the topic of video representations. Link: http://120.52.73.75/arxiv.org/pdf/1502.08029.pdf Motivation: They argue that there are two categories of temporal structur

Unsupervised Learning of Visual Representations using Videos Note here: it's a learning note on Prof. Gupta's novel work published on ICCV2015. It's really exciting to know how unsupervised learning method can contribute to learn visual representatio

Videos as Space-Time Region Graphs ECCV 2018 Xiaolong Wang 2018-08-03 11:16:01 Paper:arXiv 本文利用视频中时空上的 proposal 之间的关系,来进行行为识别的建模. 如上图所示,本文将 video 看做是 a graph of objects,然后在该 graph 上进行行为识别的推理.整体的模型如图 2 所示,该方法将视频连续 5 秒的视频作为输入,传递给 3D-CNN.3D CNN 的输出是一个四维

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Deep Reinforcement Learning for Visual Object Tracking in Videos 论文笔记 arXiv 摘要:本文提出了一种 DRL 算法进行单目标跟踪,算是单目标跟踪中比较早的应用强化学习算法的一个工作.  在基于深度学习的方法中,想学习一个较好的 robust spatial and temporal representation for continuous video data 是非常困难的.  尽管最近的 CNN based tracke

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视频类型:VALSE-webinar 报告时间:2019年01月09日 报告人:MIT朱俊彦 报告题目:Learning to Synthesize Images, Videos, and 3D Objects 报告网址:http://valser.org/article-298-1.html 视频地址:http://www.iqiyi.com/w_19s78pzlsx.html#vfrm=8-8-0-1 Part 1 : image generation 给定一个输入图像x,学习一个生成器G,

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