首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

双12视频人物识别推荐

双12视频人物识别推荐基础概念

基础概念: 视频人物识别推荐系统是一种利用计算机视觉技术和机器学习算法来分析视频内容,并根据视频中的人物特征进行个性化推荐的系统。它通常包括以下几个关键步骤:

  1. 视频内容提取:从视频中提取出图像帧。
  2. 人物检测与识别:使用深度学习模型(如YOLO、SSD)检测视频帧中的人物,并通过人脸识别技术(如FaceNet)识别出具体的人物身份。
  3. 特征提取:提取人物的特征向量,这些特征可能包括外貌、表情、行为等。
  4. 推荐算法:根据提取的特征向量,使用协同过滤、内容推荐或混合推荐算法生成个性化的推荐列表。

相关优势

  1. 个性化体验:能够根据用户的观看历史和视频中的人物特征提供定制化的推荐。
  2. 提高用户粘性:通过精准的推荐增加用户在平台上的停留时间和互动频率。
  3. 广告投放优化:帮助企业更有效地针对特定人群投放广告。

类型与应用场景

类型:

  • 基于内容的推荐:根据视频内容和人物特征进行推荐。
  • 协同过滤推荐:基于用户行为和其他相似用户的行为进行推荐。
  • 混合推荐:结合上述两种方法,提供更精准的推荐结果。

应用场景:

  • 电商直播:在直播过程中识别主播和观众,推送相关商品。
  • 社交媒体:根据用户在视频中关注的人物推荐相似内容。
  • 视频平台:为用户推荐他们可能感兴趣的视频系列或人物相关的节目。

可能遇到的问题及原因

问题1:识别准确率不高

  • 原因:可能是由于光线不足、面部遮挡或模型训练数据不足导致的。
  • 解决方法:优化模型结构,增加训练数据多样性,使用更先进的深度学习框架。

问题2:推荐结果不精准

  • 原因:可能是推荐算法不够精细,或者用户画像构建不完整。
  • 解决方法:改进推荐算法,引入更多维度的数据(如用户兴趣、行为习惯等)来丰富用户画像。

示例代码(Python)

以下是一个简化的示例代码,展示如何使用OpenCV和Face Recognition库进行人脸检测和识别:

代码语言:txt
复制
import cv2
import face_recognition

# 加载已知人脸图像和对应的名称
known_image = face_recognition.load_image_file("known_person.jpg")
known_face_encoding = face_recognition.face_encodings(known_image)[0]
known_face_names = ["Known Person"]

# 打开摄像头
video_capture = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取每一帧视频
    ret, frame = video_capture.read()

    # 将视频帧转换为RGB格式
    rgb_frame = frame[:, :, ::-1]

    # 检测当前帧中所有的人脸
    face_locations = face_recognition.face_locations(rgb_frame)
    face_encodings = face_recognition.face_encodings(rgb_frame, face_locations)

    for face_encoding in face_encodings:
        # 比较当前人脸与已知人脸
        matches = face_recognition.compare_faces([known_face_encoding], face_encoding)
        name = "Unknown"

        if True in matches:
            first_match_index = matches.index(True)
            name = known_face_names[first_match_index]

        # 在视频帧上绘制人脸框和名称
        for (top, right, bottom, left) in face_locations:
            cv2.rectangle(frame, (left, top), (right, bottom), (0, 0, 255), 2)
            cv2.putText(frame, name, (left + 6, bottom - 6), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 1)

    # 显示结果帧
    cv2.imshow('Video', frame)

    # 按q退出循环
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
video_capture.release()
cv2.destroyAllWindows()

这个示例展示了如何实时检测和识别视频中的人脸,并标注出已知人物的名称。在实际应用中,还需要结合推荐算法来实现完整的推荐系统。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

首次揭秘双11双12背后的云数据库技术!| Q推荐

从 2009 年到 2021 年,从千万交易额到千亿交易额,双 11 已经开展了 12 年。如今,每年的双 11 以及一个月后的双 12,已经成为真正意义上的全民购物狂欢节。...刚刚过去的 2021 年双 11,就有超过 8 亿消费者参与。 与攀升的交易额和参与人数相反,双 11 的主要阵地“淘宝 APP”、双 12 的主要阵地“天猫 APP”的崩溃情况逐年减少近无。...是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行?...《数据 Cool 谈》第三期,阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏,一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在双 11 双 12,这种方式的弊端会被进一步放大。数据显示,在双 11 秒杀系统中,秒杀峰值交易数据每秒超过 50 万笔,是一个非常典型的电商秒杀场景。

31.8K50

Facebook 开源 SlowFast:基于双帧速率分治轻量视频识别模型

这一开源旨在进一步提高系统识别与分类视频内容的能力,并改善视频个性化推荐应用。...SlowFast 是一个新型视频识别方法,它可以模仿灵长类视觉中的视网膜神经运作原理,同时以慢速帧频和快速帧频提取视频中的有效信息,从而提高动作分类及动作识别效果。...Facebook AI 也希望通过对这些关系的介绍,能够启发更多用于视频识别的计算机视觉模型。 SlowFast 进展 通过合理的快慢分工,SlowFast 比之前的视频识别系统都更加轻量级。...,包括:改进系统如何自动识别、分类视频内容,以及视频推荐等应用。...同时,在视频检测方面的进展也有利于帮助公共平台寻找和删除有害视频,也包括为视频个性化提供更好的推荐建议。 ?

2.8K10
  • 准确检测DeepFake视频,阿里新算法从多个人物中识别被篡改的人脸

    来源:公众号 机器之心 授权 近日,阿里安全图灵实验室和中科院计算所合作提出一种只需要视频级别标注的新型 DeepFake 视频检测方法,该方法更加关注现实中广泛存在的部分攻击(篡改)视频问题,能够从视频中准确识别出被篡改的人脸...例如,今年 2 月份在德里议会选举的前一天,一个被 DeepFake 篡改过的政客讲话视频在 WhatsApp 上流传,对选举造成了极大的影响 [1];而在某成人视频网站上,某女星的脸被「安」在了成人视频女主角脸上...而之前基于视频级别的检测工作,比如 LSTM 等,在 DeepFake 视频检测时,过多专注于时序建模,导致 DeepFake 视频检测效果受到一定限制。 阿里新研究:S-MIL ?...图 2:S-MIL 算法框架图 为了更好地检测部分篡改的 DeepFake 视频,阿里研究人员提出了一种只需要视频级别标注的新型 DeepFake 视频检测方法。...回顾 DeepFake 视频的定义:只要视频中有一张人脸被篡改,那么该视频就被定义为 DeepFake 视频。这和多实例学习是吻合的。

    1.5K30

    多模态人物识别技术及其在爱奇艺视频场景中的应用 | 公开课笔记

    嘉宾 | 爱奇艺 编辑 | Jane 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 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...组织创办“爱奇艺多模态视频人物识别赛”,开放全球首个影视视频人物数库iQIYI-VID,创建百万人物库及四万卡通角色库,相关技术应用到爱奇艺APP“扫一扫”及AI雷达等产品中。...除此之外,在视频中,还需要识别服饰、发型、声纹和指纹、虹膜等生物特征。所以,现在基于视频场景中的人物识别已经成为一个综合需求的识别。 ? 第二,如何识别虚拟人物?...二是爱奇艺员工数据库,是我们内部员工的数据库,里面包含了大量的人脸、姿态、表情等变化;三是爱奇艺在多模态人物识别竞赛中发布的数据集,里面主要是针对明星的视频数据进行身份识别。...月公开课,精彩预告 12月11日晚8点:人工智能消化道病理辅助诊断平台——从方法到落地 报名地址:https://edu.csdn.net/huiyiCourse/detail/1111 12月12日晚

    3K20

    今日 Paper | 神经网络结构搜索;视觉目标;人物识别;视频3D人体姿态估计等

    目录 基于进化算法和权值共享的神经网络结构搜索 检测视频中关注的视觉目标 包含状态信息的弱监督学习方法进行人物识别 基于解剖学感知的视频3D人体姿态估计 RandLA-Net:一种新型的大规模点云语义分割框架...发表时间:2020/3/5 论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.02501v1 推荐原因 这篇论文被CVPR 2020接收,要解决的是检测视频中关注目标的问题。...在该数据集上进行的实验表明,所提模型可以有效推断视频中的注意力。为进一步证明该方法的实用性,这篇论文将预测的注意力图应用于两个社交注视行为识别任务,并表明所得分类器明显优于现有方法。 ? ?...包含状态信息的弱监督学习方法进行人物识别 论文名称:Weakly supervised discriminative feature learning with state information for...论文链接:http://arxiv.org/pdf/2002.10322.pdf 推荐原因 研究意义: 本文提出了一种新的视频中3D人体姿态估计的解决方案。

    1.1K10

    【每周CV论文推荐】初学视频分类与行为识别有哪些值得阅读的论文?

    欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里,还是本着有三AI一贯的原则,专注于让大家能够系统性完成学习,所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。...随着图像识别相关领域的研究与应用逐渐成熟,当下视频分析相关的研究和应用所占比例越来越大,其技术也更加复杂。...视频分类和行为识别在视频监控与检索、网络直播、推荐系统等行业中有着广泛的应用,是深度学习在视频分析领域中最底层的问题之一,非常值得关注和学习。...,我们推出了相关的专栏课程《深度学习之视频分类与行为识别:理论实践篇》,感兴趣可以进一步阅读: 【视频课】CV必学,超8小时,3大模块,3大案例,循序渐进地搞懂视频分类与行为识别!...总结 本次我们简单介绍了视频分类与行为识别的一些重要内容,这是从事视频分析方向必须掌握的内容,值得所有从业者掌握。 有三AI冬季划-项目实战组

    61410

    如何升级到HarmonyOS NEXT操作系统?新特性功能有哪些?

    图库会为您呈现相关的图片,并推荐关联关键词。 点击推荐的关键词,或继续输入关键词,可进行更精确的搜索。 在图库中快速搜索视频 进入图库,点击屏幕顶端的 进入搜索栏,输入关键词进行查找。...图库会为您呈现相关的视频,并推荐关联关键词。 点击推荐的关键词,或继续输入关键词,可进行更精确的搜索。...4.时刻 当您在毕业、生日、婚礼等场景,拍摄了较多的照片视频,或是拍摄了较多的人物、猫狗、景区等照片视频,图库会根据时间、主题或场景,自动聚合精华照片视频,生成时刻相册。...5.时刻(Mate X5、X6系列) 当您在毕业、生日、婚礼等场景,拍摄了较多的照片视频,或是拍摄了较多的人物、猫狗、景区等照片视频,图库会根据时间、主题或场景,自动聚合精华照片视频,生成时刻相册。...在桌面上双指捏合,点击卡片,点击所需应用,选择卡片样式,然后点击添加至桌面。或长按所需卡片,拖至桌面空白处。 若当前屏幕没有空间,手机就在下一屏幕找空位放置。

    31410

    如何用Transformer分清12位女排运动员?这个「时空双路」框架刷群体行为识别SOTA

    群体行为识别(Group Activity Recognition)不同于寻常的关于个体动作的行为识别(Action Recognition),需要通过分析视频中所有参与群体活动的个体之间的关系,进一步结合场景信息...以下面排球比赛视频为例,算法需要分析场上12位运动员的动作、交互以及场景内容,综合判断得到场上在进行左侧击球(left-spike)群体行为。 ‍...如图3所示,作者提出个体在帧(Frame)级别和视频(Video)级别特征表达在不同建模分支间的对比损失关系,即帧-帧(F-F,Frame-Frame)、帧-视频(F-V,Frame-Video)和视频...图4 全监督提供12位运动员的精细标注 为了进一步减少标注成本,也为了检验模型的鲁棒性,文章提出有限数据设定(limited data),验证模型在有限标注数据(如50%)下的表现;同时,文章也在弱监督设定...重点从事深度学习与计算机视觉、模式识别与机器学习等人工智能前沿研究。

    2.1K40

    如何用Transformer分清12位女排运动员?这个「时空双路」框架刷群体行为识别SOTA

    群体行为识别(Group Activity Recognition)不同于寻常的关于个体动作的行为识别(Action Recognition),需要通过分析视频中所有参与群体活动的个体之间的关系,进一步结合场景信息...以下面排球比赛视频为例,算法需要分析场上12位运动员的动作、交互以及场景内容,综合判断得到场上在进行左侧击球(left-spike)群体行为。 ‍...如图3所示,作者提出个体在帧(Frame)级别和视频(Video)级别特征表达在不同建模分支间的对比损失关系,即帧-帧(F-F,Frame-Frame)、帧-视频(F-V,Frame-Video)和视频...图4 全监督提供12位运动员的精细标注 为了进一步减少标注成本,也为了检验模型的鲁棒性,文章提出有限数据设定(limited data),验证模型在有限标注数据(如50%)下的表现;同时,文章也在弱监督设定...重点从事深度学习与计算机视觉、模式识别与机器学习等人工智能前沿研究。

    2K40

    基于BigGAN,生成高保真视频

    这次推出的是双视频判别器GAN,通过对判别器更高效的分解,生成的视频样本在长度和分辨率上都远高于此前最好水平,在多个合成和预测视频数据集上刷新了SOTA。...也许你听说过FaceApp,这是一款利用AI来改变自拍的移动应用程序,你可能也听说过“这些人物都不存在”网站,它可以显示计算机生成的虚构人物照片。但是生成完完全全的新视频的算法你听说过吗?...论文地址: https://arxiv.org/pdf/1907.06571.pdf 研究人员表示,由于“高效计算”组件和技术的使用,再加上新的定制数据集,他们训练出的最佳性能模型:双视频鉴别器GAN(...DVD-GAN:双判别器,非约束数据集无需担心过拟合 一组4秒合成视频剪辑,由Kinetics-600在128×128帧上训练 DVD-GAN包含两个判别器:一个空间判别器,通过随机采样全分辨率帧并单独处理...该团队在论文中表示,在经过Google加速的第三代TPU训练12到96小时后,DVD-GAN成功创建了包括目标结构、移动,甚至是复杂纹理的视频。

    1.2K30

    为什么这两家娱乐公司都在不务正业搞AI竞赛?

    Netflix也在几年前就启动了AI竞赛,公开征集电影推荐系统的电脑算法。赛后,Netflix在比赛结果的基础上,把现有推荐系统的准确率提高了10%。 ?...不同于大多数计算机视觉识别领域的竞争集中在人脸识别,此次爱奇艺AI大赛是全球范围内首个“多模态视频人物识别”领域的科研竞赛。...而此次爱奇艺推出“多模态视频人物识别挑战赛”则是侧重基于人物的声音、体态、着装、行为举止等多维度进行综合识别,更接近真实场景的需求,难度更大。...首先,视频人物识别技术的应用能够应对碎片时代内容精准获取的问题。...同理,将用户使用人物识别功能的数据赋予知识图谱和深度学习技术,能够优化视频推荐模型,研发出更多实用性很强的功能。

    62230

    智能存储 :一站式AI内容识别加速内容生产

    适用场景:电商平台 双11大促等活动时,电商平台往往需要在短时间内制作大量的活动海报进行引流。如果使用人工制作,不仅费时费力,还缺乏个性化定制。...修复前 修复后 适用场景2:摄影后期 可用于 UGC 平台或修图软件,用户可一键框选照片中的人物、建筑、车辆等,进行定向抹除。...视频标签 视频标签通过对视频中视觉、场景、行为、物体等信息进行分析,结合多模态信息融合及对齐技术,实现高准确率内容识别,自动输出视频的多维度内容标签。...可应用于视频智能分析、视频审核、视频搜索、视频个性化推荐等场景,助力视频智能生产。 适用场景1:短视频分类 在短视频平台、电商、社交应用等场景下,我们都可以看到精准匹配用户需求的标签推送。...同时,因为有了精准细致的视频分类,用户省去大量时间过滤无效信息。 适用场景2:热点推荐 适用于视频平台、电商平台中识别热点明星、商品、情景出现时间,标记后进行推荐。

    5.5K30

    一文解读CVPR等9个顶会挑战赛冠军团队方案,助你参悟AI算法设计之道

    1、CVPR 2021 NTIRE 2021 挑战赛多帧 HDR 成像冠军方案:使用新型的双分支网络结构 ADNet(旷视科技团队) NTIRE 2021 挑战赛 作为图像视频修复和增强领域极具影响力的国际竞赛...如果能够实时识别并向消费者推荐具体的衣服,购物体验将得到极大改善。为了提高真实世界视频场景中的时尚识别性能,阿里巴巴、浙江大学等联合举办 ACM MM 2021 WAB 挑战赛,并在天池平台发布。...该数据集包含 70000 个视频片段和服装项目匹配对。对于每个视频片段,都有 10 个关键帧在实例层面上的注释,以及相应的语音识别文本。对于每件物品,图像都有注释,并提供物品的标题文本。...,由阿里云视频云和达摩院视觉团队组成) MFR 口罩人物身份鉴别全球挑战赛 MFR 口罩人物身份鉴别全球挑战赛是由帝国理工学院、清华大学和 InsightFace.AI 联合举办的一次全球范围内的挑战赛...阿里云多媒体 AI 团队(由阿里云视频云和达摩院视觉团队组成)在 ICCV 2021 MFR 口罩人物身份鉴别 WebFace260M SFRs 赛道中获得冠军。

    1.3K50

    重磅推荐!12.2K标星的免费接口合集,API的搬运工,开发者的福利!

    今天给大家推荐的项目绝对是对广大的开发者们,是一个巨大的福利!...今天通过大叔我的推荐,你就不用再纠结这个问题了,尽情发挥你的想象力吧!...其中包含如: 图片视觉类:通用图片搜索、特定人物识别、商品图片搜索 自然语言类:评论观点抽取、文本分类、词义相似度 天气类:七天天气接口、实况天气、天气预警 消费类:京东商品价格、今日国内油价 工具类:...贷款公积金计算器、货币识别、邮件发送 音视频类:抖音短视频解析、热门视频榜单、文字转语音 还有很多很多。。。...这绝对是一个宝藏项目,目前 Star 数也已经超过了 12K 了,感兴趣的同学还等什么呢!?

    46110

    腾讯自研XR虚实融合技术,助力文旅行业新体验新发展

    手势互动 识别人物指定动作,可实现与虚拟背景或物体自然交互,还原光影和透视关系,支持动作和控制台触发交互双保障 真人3d手势操控虚拟物体 全景VR/360视频虚实融合 虚拟背景支持录制好的视频,包括36...无绿幕AI抠图融合 在无绿幕场景下,通过AI抠图技术也能精准识别人物完成抠图,将真人和虚拟背景融为一体。...XR虚实融合技术—— 真人+虚景 完美融合,自由穿梭任意虚拟空间,有灵魂的数字人 —— AI摄像头捕捉、驱动数字人互动,模拟真人变声,直播互动双端联动 —— 直播互动玩法、海量的广告宣推资源位、视频号+...腾讯视频双直播、联合招商体系。...世界互联网大会 2022“携手构建网络空间命运共同体”实践案例集(中英全本) 2022年11月12日南昌世界VR产业大会 央视发布【元宇宙虚拟融合制播平台】 结语 未来,腾讯将持续联手更多合作伙伴共同推进打造

    1.9K20

    群晖|半洗白后moments正常显示人像、主题、预览「建议收藏」

    Moments不工作 群晖重装6.2.3之后,发现moments不能正常工作了,不管是人物还是主题都是空白,还会显示有XXX张照片待发现,但会停在这儿。...dsm版本及内核 uname -a # Linux vmDSM 3.10.105 #25426 SMP Tue May 12 04:53:17 CST 2020 x86_64 GNU/Linux synology_broadwell...本机moments 重建索引 moments左下角点设置 常规下面点击重建索引,确定后需要等一段时间,主题或者人物才会识别出来!...花费时间 从11点开始重建索引后,感觉用时不是太长,也就4个小时左右,我的图片不到1万,视频也只有上千。物理机的CPU是i3-3240双核CPU。...大功告成 最终,人物、主题、位置、视频都可以看到预览图喽。 喜欢moments是因为其为咱自动分类,这样照片才会更有价值,查找起资料来也会更方便。

    5.5K30

    Python入门学习路线

    Python3 色情图片识别 用 Python3 去识别图片是否为色情图片,我们会使用到 PIL 这个图像处理库,会编写算法来划分图像的皮肤区域。...12. 使用 Python 3 编写系列实用脚本 使用 Python 3 来编写一系列的实用脚本,实验的过程中能熟悉 Python 3 的使用,学习使用各种功能强大的模块。 13....Python3 & OpenCV 视频转字符动画 本课程使用 OpenCV 处理图片视频,将视频转为字符画序列,再在终端中播放字符动画。...Python基于共现提取《釜山行》人物关系 针对《釜山行》剧本的文本,使用python编写代码分析文本中人物的共现关系,完成对《釜山行》文本的人物关系提取,并利用Gephi软件对提取的人物关系绘制人物关系图...基于 Flask 与 MySQL 实现番剧推荐系统 本课程是基于 Python 的 Flask 框架和 MySQL 实现的简单的番剧推荐系统。

    1.2K30

    2020腾讯犀牛鸟精英人才培养计划课题介绍(八)——视觉及多媒体计算

    推荐的子课题包括:(1)针对单个人物、高分辨率高真实感的人脸人体运动信息迁移;(2)针对任意人物、少样本的人脸人体运动信息迁移;(3)数字人与真实场景的自然融合。...此课题探索大规模短视频上做内容的细颗粒度拆解,将物体、场景、人物和动作等信息通过检测和识别等方法进行智能分析。通过深度学习方法训练神经网络模型,用来理解视频内容并将其提炼成离散的有义标签。...12 个性化的视频特征学习与内容推荐(地点:深圳) 现有的视频特征学习任务一般只学习视频的一些泛化特征后提供给推荐系统。视频推荐系统一般只通过用户画像和视频特征对用户的行为特征进行推荐。...本课题希望在两个任务之间建立联系,根据用户画像学习视频的个性化特征进行推荐,构建端到端的视频特征学习与内容推荐任务。...具体的应用场景有个性化的视频片段推荐、个性化的视频封面推荐和视频Embedding在推荐中的应用等。 导师简介 腾讯高级研究员,浙江大学信电系博士毕业,美国俄勒冈州立大学博士后。

    1.1K20

    音视频技术开发周刊(第121期)

    如何通过WebRTC开发实时互动AI视频应用 前段时间负责一个人脸和手势识别的可视化大屏项目,前端需要负责的主要任务是:通过获取摄像机实时视频流,将获取到的视频流在canvas上播放,然后每隔1000ms...经过服务器上的AI视觉模型算法处理后,前端接收人脸识别、手势识别及其他相关结构化数据,根据业务场景完成人机交互和数据展示。...该资源还包括两个版本的报告,其中Main报告采用客观指标用100个视频对12个编解码器进行了测试,Subject报告记录了732个观看者对5个短片和11个编码器的主观评分。...iOS双摄像头在直播中的应用 如今随着短视频、直播应用的火爆,客户端应用中对摄像头的使用和音视频的处理成了一个必备技能。...人物专访 相芯科技蔡锐涛:AI虚拟形象——没有最完美,只有更完美 在LiveVideoStackCon2019深圳音视频技术大会前夕,我们邀请到了相芯科技资深图形引擎开发经理蔡锐涛老师接受采访,从个人成长聊到智能图形技术方面的创新与应用

    1K10
    领券