基于AIGC技术的视听新变化

随着科技创新和基础设施的完善,人工智能生成内容(AIGC)技术正在成为视听产业的新质生产力,为未来的视听体验带来了无限可能性。本文从AIGC领域中的视频生成和音频处理技术出发,结合个性化视听体验的应用场景,探讨AIGC技术助力新视听产业发展的可行性,并总结了在当前应用环境下AIGC技术面临的挑战和不足。在人工智能科技革命和视听产业变革的浪潮中,AIGC不仅扮演着推动产业发展的关键角色,更以其前瞻性的创新引领着视听模式的变革与融合。

体育场景中的视觉目标跟踪研究进展

目标跟踪是计算机视觉中构建复杂运动分析系统的关键任务之一。体育运动比赛因其趣味性深受广大观众喜爱,对体育视频中的运动目标进行跟踪在赛后复盘、技术提升、教育教学以及媒体传播上都有着广阔的应用前景。近年基于深度学习的体育视频跟踪技术取得了显著进展。本文首先介绍了体育视频中目标跟踪研究背景,给出了基于深度学习的体育目标跟踪的定义与分类。其次分别从球类目标跟踪、单摄像机运动员跟踪以及多摄像机多运动员跟踪三个方面总结了体育视频中目标跟踪的研究现状,提炼出统一的算法流程并对其进行技术分析和总结。最后讨论了体育视频中视觉目标跟踪存在的挑战和未来发展方向。

主流价值观维度体系与计算模型

深入探讨了新闻主流价值观的维度构建与计算方法,提出了一套融合专家知识与深度学习技术的价值观维度体系。研究揭示了监督学习在预测价值观问题上的局限性,并深入分析了价值观维度的定义,提出了应对数据集选取难题的策略。在构建过程中,详细阐述了维度划分、专家知识内容维度的提取、主流价值观内容词的提取方法,以及数据集构建和标签拓展的步骤。同时,还分析了新闻特征属性的分布,包括属性权重的设定、属性分布的统计与归一化处理,以及计算新闻主流价值观内容维度归属的方法。此外,针对增量数据场景,探索了基于无监督学习的关键价值内容提取方法和基于标签注意力与聚类的空间维度构建框架。