基于帧间量化参数强度值检测深度伪造人像视频

深度学习算法的发展为伪造人像视频的创作增添了“助力”,应运而生的深度伪造检测成为学界和业界关注的焦点。基于深度学习的伪造视频检测技术需要耗费大量时间与算力训练分类器,深度学习网络的黑盒性和不可解释性也困扰着深度伪造人像视频取证研究。围绕深度伪造人像视频的真实性取证问题,本文提出一种基于视频帧间量化参数强度值的检测方法,并通过二元Logistic回归方程给出参考阈值。实验结果表明:本文的方法在检测利用DeepFaceLab换脸平台合成的深度伪造人像视频中表现出良好的准确率和鲁棒性。所提方法有助于对可疑人像视频真实性进行判断,为涉案人像视频提供取证依据。

基于改进主题模型方法的三级短视频用户画像的研究

针对如何从海量短视频数据、用户数据、交互数据中快速抽象出精准的用户兴趣的问题,提出了基于主题模型的三级标签用户画像构建方法。基于主题构建方法,将融合的LDA和GSDMM主题模型所获取的视频主题词作为用户兴趣表达向量。首先,搭建了LDA过滤器,通过比对阈值剔除与主题无关的文本信息,缩小文本规模,降低非主要语料对于兴趣表达向量生成的影响。然后,提出结合语义信息和语境信息的特征词权重矩阵的构建方法,使用Bi-GRU神经网络计算词向量的上下文特征,并将其作为语境特征,使用TF-IDF算法计算出的词频权重作为语义特征,结合语境和语义特征扩充特征词含义。最后使用带有兴趣权重分配的GSDMM模型学习特征向量权重矩阵,实现用户兴趣标签生成和用户不同喜好程度影响下的兴趣权重修正。实验结果表明,该方法能够比较完备准确地表征用户画像,优于单一的主题构建方法,并且在聚类效果上表现出色。通过构建完备的用户画像,能够精准把握用户痛点,为后续个性化推荐提供服务。

基于深度学习的实时视频通话人像抠图方法

文章提出基于深度学习的实时视频通话人像抠图方法,充分利用了多维监控空间进行抠图特征多维识别,从而更加准确地提取人像边缘和背景特征,进一步优化抠图效果。研究通过生成人像三分图,建立适用于实时视频通话的人像抠图模型,为人像编辑提供了更高质量的抠图工具。实验结果显示,这一方法不仅在抠图效果上表现出较高的连接度,而且具有较好的应用潜力,可以有效提升人像抠图的精准性和实时性,对视频通话等场景具有积极意义。

人像视频动态识别系统在铁路客站应用方案

铁路客站传统安防系统属于被动式防御,措施相对乏力。基于深度学习的人像视频动态识别系统化被动为主动,采用人像视频动态识别技术对人群中重点人员进行主动识别、提前管控,更有效地实现“查缉追逃、反恐防暴、刑侦破案、治安管控、服务旅客”等功能。以某铁路客站人像视频动态识别系统设计为例,探讨人像视频动态识别技术的应用方案,为铁路客站安防系统优化设计与应用提供借鉴。

基于用户画像的课程学习视频推荐系统研究与设计

文章面向在线教育,研究并设计一种课程学习视频的推荐系统。由于线上学习资源冗杂繁多,且缺乏规范化构建和系统化管理,学习者难以精准获取满足其个性化需求的课程学习视频。文章通过数据挖掘技术获取用户数据后构建用户画像并进行相似用户群体识别,再利用推荐算法实现课程学习视频与用户之间的精准匹配。实验结果表明,该文推荐系统可以有效解决人们在选择学习资源时产生的“信息迷航”和“信息过载”等问题,能够有效满足用户个性化学习需求并为用户提供个性化学习路线。

先天性眼球震颤眼球运动波形的相图特点分析

背景先天性眼球震颤患者的眼球运动波形表现各异，其时间动力学的非线性特征复杂，常规的时间序列波形图不便于对患者进行临床诊断及评估。眼球运动系统是非线性反馈控制系统，而相图法是一种用于描绘非线性系统运动特征的分析技术，但相图法在先天性眼球震颤检测中的应用尚未见报道。目的尝试建立先天性眼球震颤眼球运动波形的相图法分析技术，为先天性眼球震颤的临床诊断与定量评估提供新的方法。方法采用前瞻性病例观察设计，纳入2012年4月至2013年2月在天津市眼科医院就诊的25例先天性眼球震颤患者，其中先天性运动性眼球震颤（CMN）患者12例，隐性眼球震颤（LN）患者13例。所有患者行视频眼动图（VOG）检查，对VOG数据进行格式转换后，采用Matlab程序对数据进行处理，得到每个眼动波形周期的相位图，并从相位图上测得周期位移（CPS）、慢相峰值速度（SPV）及其标准化值（SSPV）、快相峰值速度（FPV）及其标准化值（SFPV）。比较先天性眼球震颤波形速度递增型和速度递减型的测量参数。结果先天性眼球震颤的眼球运动相图呈现周期性规律性往复运动轨迹，其慢相过程表现为密集带状轨迹，快相过程表现为稀疏环状轨迹。CMN的眼球运动波形以速度递增型为主，而LN的眼球运动波形以速度递减型为主，2种波形相图轨迹走行均呈顺时针方向。速度递增型CPS、SPV及FPV分别为（4．646±1．565）、（223．821±114．049）和（767．481±263．560）°／s，速度递减型CPS、SPV及FPV分别为（9．373±4．189）、（357．531±154．300）和（1148．706±541．362）°／s；速度递增型中SPV和FPV与CPS间均呈显著正相关（rFPV-CPS=0．685，P=0．000；rFPV-CPS=0．680，P=0．000）；速度递减型中SPV和FPV与CPS间均呈显著正相关（rFPV-CPS＝0.783，s=0．783，P=0．000；rFPV-CPS=0．803，P=0．000）。2种波形FPV均大于SPV，差异均有统计学意义（速度递增型：t=6．558，P=0．000；速度递减型：t=5．068，P=0．000）。速度递增型SSPV为（48．062±15．365）。／s，略大于速度递减型的（41．099±17．027）。／s，但差异无统计学意义（t=1．070，P=0．296）；速度递增型SFPV为（171，186±47．825）。／s，大于速度递减型的（125.317±38．266）。／s，差异有统计学意义（t=2．658，P=0．014）。结论相图法能够直观显示先天性眼球震颤眼球运动轨迹的周期性动态特征，便于测量其不同时相的运动幅度、速度等参数。

视频人像的辨认路径探析

视频监控系统的侦查应用一直受到侦查部门重视,同时也是理论研究热点,但对视频人像的辨认路径探讨并不充分。通过全面回顾视频人像的利用路径,提出视频人像辨认的重要性,继而提出视频人像辨认应具备的客观条件、主体条件和主观条件,在此基础上阐述了视频人像的清晰化处理现状,之后对于视频人像辨认范围的确定进行重点探讨。根据视频人像辨认范围的不同,分别对在警方内部开展辨认、根据视频中目标对象的籍贯范围、职业范围、活动范围进行有限范围内的辨认,以及无限范围辨认的方式与风险作出深入探讨。

视频侦查中人像智能分析应用及算法优化

人像智能分析指的是对视频或录像中的人像进行结构化和可视化分析,对目标人物进行性别、年龄、发型等特征的智能识别,这项技术在视频侦查中有极高的应用价值。人像识别早期的算法是通过人工提取特征,通过学习低级视觉特征来针对不同属性进行分类学习,这种基于传统方法的模型表现常常不尽如人意。在计算机视觉领域,通过海量图像数据学习的神经网络比传统方法有更丰富的信息量和特征可以被提取。文章尝试通过深度学习技术训练神经网络模型对行人进行检测和识别,对于衣着不同的行人进行智能识别,具有更好的鲁棒性,提升了视频人像识别的准确率,拓展了人工智能技术在身份识别领域的应用。

视频图像处理技术在电梯领域中的应用

视频图像处理技术在电梯领域具有重要用途,不仅可以识别和协助乘梯用户,或取代按钮式呼叫,还可以有效防止夹持事故和拥挤事故的发生,从而避免发生暴力行为。基于此,介绍了视频图像处理技术在电梯领域的发展脉络,总结了视频图像处理技术在电梯领域的专利申请现状,并分析该技术在电梯领域的技术分支,全景式展示了视频图像处理技术的开发和利用。

商业艺术人像摄影与摄像的结合之路探析

近年来商业艺术人像摄影的市场竞争非常激烈,由于摄影和摄像所属同类学科的关系,许多商业摄影门店试图开发人像动态短片作为扩展市场的有力武器。本文结合摄影摄像技术的特点,考察了部分市场上已开发出的商业艺术人像短片范例,对商业艺术人像摄影与摄像的结合之路进行探析:大量使用棚拍和后期抠像相结合的手段进行制作;制定多样化的短片故事情节以满足不同消费者的需求;摄像手段下的美姿再设计等。

基于RFID和视频人像识别技术的门禁式定员监控系统的设计

针对目前民爆器材生产线门禁式定员监控系统存在的使用不便、识别率低、易漏报等问题,设计了一套以RFID技术与视频人像识别技术为基础的监控系统,实现对民爆器材危险作业场所自动进行人员识别与统计、图像抓拍、超员报警等功能。该系统将RFID技术与视频人像识别技术结合,打破了长期以来依靠红外感应进行计数的模式,使系统更具实用性及先进性。测试结果证明,该系统满足相关行业政策和标准要求,适用于民爆器材危险作业场所的智能化管理。

基于“S-O-R”框架的政务短视频持续使用群体画像模型构建

[研究目的]政务短视频持续使用研究可助力政府在新媒体时代扩大政务宣传,强化正反馈管理机制,探索政务短视频持续使用用户画像的群体特征及使用行为规律,以发挥媒介优势吸纳更多用户参与使用。[研究方法]基于学习理论的刺激反应分析框架(“S-O-R”),选择扎根理论访谈数据提取接纳群体的持续使用影响因素、有机体信任、群体行为和群体属性等维度的群体画像标签。[研究结论]所构建的政务短视频持续使用群体用户画像模型,厘清了持续使用群体画像各主范畴场域内部逻辑机理,分析群体用户信任和持续使用行为,为各级政府吸纳潜在群体用户提供经验建议。

基于视频大数据的用户画像构建

为了能更加高效地发挥用户在跨平台收视中产生的视频大数据资产,充分挖掘视频大数据中潜在的用户基础信息和行为偏好,基于大数据构建用户画像在视频领域的应用越来越广泛。首先阐述了用户画像的基本概念、构建原则以及在相关领域的应用。然后对视频大数据进行了深度剖析,对视频大数据的界定以及视频大数据的应用进行了阐述。接着阐述了基于视频大数据进行用户画像构建的基本步骤,从数据源、标签和权重、数据建模以及数据可视化层面对用户画像的搭建进行了深度介绍。最后介绍了用户画像在视频领域的应用案例,由于用户画像的应用相当广泛,着重从个性化推荐和精准营销两个层面介绍了用户画像在视频领域的应用案例。

视频人像的测量与应用

目的通过实验研究,探索利用桌面标绘结合点线标识,开展侦查实验和现场重建,测量视频人像的相关数据。方法选择15名实验人员,利用视频监控系统开展实验并调阅视频人像测量数据。通过成像比例一致性的校正方法、现场重建的再现方法、视频人像的测量方法,探索并总结出行之有效的测量方法。结果研究表明,可以准确测量视频人像的身高等静态特征;可以测量视频人像的步长等动态特征。因客观条件的限制,视频人像的测量数据与实际数据存在一定的误差。结论利用桌面标绘结合点线标识开展侦查实验和现场重建,进行视频人像测量,可得到较为准确的数据,经反复验证明确了结论的可靠性。

基于数据挖掘的书画类短视频个性化推荐方法设计

传统的短视频个性化推荐方法无法保证平均召回率,导致其推荐结果不理想,因此,设计了一种基于数据挖掘的个性化推荐方法。该方法首先构建了短视频推荐框架,并在建立书画类短视频用户画像的基础上,基于数据挖掘过程处理书画类短视频数据,从而实现书画类短视频个性化推荐。实验结果表明,相比于传统方法,该方法的平均召回率较高,短视频推荐效果更好。

论视频追踪中多种侦查手段的综合运用

随着当今社会人、财、物的流动性增强,犯罪活动逐步向职业化、专业化、团伙化转变,跨区域流窜犯罪成为当前犯罪活动的发展趋势。犯罪嫌疑人作案时往往采取悬挂假车牌、不携带交通工具、使用假身份证住宿等方式逃避侦查和打击。如何利用视频追踪这一新型的侦查手段破解上述困局,提高追踪效能,是亟待解决的新课题。本文探究了犯罪心理学、足迹追踪、人像比对以及车型识别等技术的规律和特点,讨论了视频追踪同传统侦查手段、新型高科技侦查手段的综合使用及合成作战。总之,在视频追踪的过程中需要综合应用多种技术手段,从而充分发挥视频追踪缉捕犯罪嫌疑人的作用。

视频人像动态特征检验初探

视频人像检验近年来成为公安业务工作中的热点和难点。由于犯罪嫌疑人的反侦察意识逐渐提高,单纯利用人像的静态特征分析很难进行人身的比对识别。本文通过设计臂、腿动态特征实验,以及通过侦查实际工作的例证验证视频人像动态特征检验的可行性。视频人像动态特征检验可为视频侦查工作提供有力的帮助。

计算机视觉技术在既有建筑物改造与扩建工程施工现场的应用

既有建筑物改造与扩建工程施工现场由多种身份属性的人员组成,建设环境较为复杂,同时不同身份属性人员的活动范围还存在着空间交叉和行动轨迹重合的现象。为完善既有建筑物改造与扩建工程施工现场的人员管理秩序、精准判定施工现场人员身份属性、有效控制施工现场人员活动范围及快速甄别施工现场新冠疫情感染者传染轨迹,通过融合计算机视觉技术、人像识别技术和BIM技术,构建基于计算机视觉技术的施工现场人员管控系统,在既有建筑物改造与扩建工程的施工现场进行实际应用与验证。结果表明,基于计算机视觉技术的施工现场人员管控系统较常规管理方式可全面提升既有建筑物改造与扩建工程施工现场人员管理的智慧化水平,实现既有建筑物改造与扩建工程施工现场人员管理目标由“看得见、管得急”到“提前看、管得早”的动态转变。

人工智能在公安领域的应用探索

人工智能是继计算机、互联网之后,又一次对人类社会产生颠覆性影响的技术。在人工智能的大潮中,公安机关要把握科技发展的新趋势,直面人工智能带来的挑战。可从人工智能的内涵入手,通过分析人工智能在公安领域的应用基础,积极探索人工智能在公安领域的应用,以期为我国公安工作与现代科技高度融合提供思路。

视频直播中的人像鉴定研究

视频直播开启人像美颜功能后,会对人像面部进行磨皮美白、祛斑祛痘、淡化黑眼圈、高挺鼻梁、牙齿美白,以及对下颌部位进行修改等处理,再加之化妆的影响,导致视频直播中的人像与实际人像之间产生差异。如何分析这些差异并找出固有个体人像特征,据此作出正确结论是本文的研究重点。