翻译 | Alex 技术审校 | 章琦 本文来自OTTVerse，作者为Krishna Rao Vijayanagar。
有损压缩通过变换和量化技术证明了其在视频压缩中的效率的同时，也表明其会带来量化错误问题。为了补偿这一误差，许多研究者开发了滤波技术，比如去块滤波、样本自适应偏移以及基于维纳的滤波。更进一步的，最近的编码标准将滤波技术应用于环内也取得了图像质量实质上的提高。目前，大部分的滤波技术集中在环路内，作为预处理的滤波还没有被广泛用于有损视频压缩，尤其是最近的视频编码标准 HEVC 和 VVC 中。少部分研究者根据视频压缩标准，基于传统的信号处理技术来进行预处理以提高视频质量，这样做复杂度低但是效率有限。
在本系列前面的帖子中，我们连续梳理了Netflix、YouTube、Beamr、EuclidIQ、Bitmovin、Harmonic、V-Nova、Cisco、MediaMelon、AWS Elemental及Mux在CAE (Content Aware Encoding) for ABR领域的一些进展，本文将简要介绍一下编码优化领域的另一位成员 — ZPEG在这方面的技术动态。
随着我国政府对平安城市、“雪亮工程”以及交通运输等领域的投入，对于安防产品的需求不断提升，安防市场规模也在随之不断扩大。视频监控是整个安防系统最重要的物理基础，视频监控系统位于最前端，很多子系统都需要通过与其相结合才能发挥出自身的功能，是安防行业的核心环节。
近几年来，视频流的技术环境发生了巨大的变化，互联网上的视频流量急剧增加。根据 Cisco 公司的报告的预测，视频流量将超过整个互联网使用量的 80%。这也使得人们对视频流和实时视频通信应用中的视频压缩的比特率与质量的权衡关系产生了更大的兴趣。然而这些编解码器在实际系统中的实际部署表明，还有其他考虑因素进一步限制了编解码器的性能，例如设备上的资源、云中的计算资源和 CDN（内容交付网络）中不同服务器之间的带宽。尤其是转码已经成为流媒体和通信生态系统的一个关键设备，使 Netflix、YouTube、Zoom、微软、Tiktok 和 Facebook 的视频应用成为可能。用户生成内容（UGC）的流媒体的一个主要问题是失真的影响，如噪音、曝光/光线和相机抖动。对于 UGC，这些失真通常会导致比特率提高，图片质量降低。
直播平台开发的框架有两种，一个是直播的框架一个是系统的框架，两个框架有自己的功能覆盖和实现功能，我们来细说一下两者分别承担的责任。
Bilibili是国内比较热门的视频网站，本次实验是通过对Bilibili四个不同专区视频数据进行R使用的统计分析、聚类分析以及建模分析。
许多图像处理算法虽在单个图像处理中表现出色，但将其直接用于视频时往往会遇到时域不一致问题。本文提出一种通用的框架，可将图像处理算法转换为对应的具有高度时域一致性的视频处理算法，以解决上述问题。
H.264编码将一帧数据分成多个块，其中每个块可以单独进行编码。编码的过程包括预测、变换和量化等步骤。
深度学习 (DL) 已成为计算机科学中最具影响力的领域之一，直接影响着当今人类生活和社会。与历史上所有其他技术创新一样，深度学习也被用于一些违法的行为。Deepfakes 就是这样一种深度学习应用，在过去的几年里已经进行了数百项研究，发明和优化各种使用 AI 的 Deepfake 检测，本文主要就是讨论如何对 Deepfake 进行检测
Adobe Prelude（Pl）2018是一款专为视频制作人员制定的预处理软件。它可以帮助用户在视频制作前进行舞台准备，包括覆盖、标记、剪辑和转码。这些步骤可以帮助用户统一素材质量、优化影片剪辑且节省后期制作时间。Adobe Prelude也是Adobe Creative Cloud软件套件中的一份，因此它与其他Adobe应用程序兼容性强。
据拓墣产业研究院预估,2018年至2022年全球边缘计算相关市场规模的年复合成长率(CAGR)将超过30%，其中视频业务被视为驱动边缘计算快速发展的最现实的市场需求。
原标题：Review: iSize BitSave Video Preprocessing
Adobe Prelude CC2022 是 Adobe 公司的一款专业视频前置处理软件，它支持全平台去重，并且可以在 Windows 和 macOS 等操作系统下运行。该软件具有强大的预处理、标注和元数据管理能力，可用于优化后期视频制作流程，提高生产效率。下面我将从不同的角度为大家介绍这款优秀的软件。
机器之心原创 作者：思 当 CPU 图像预处理成为视觉任务的瓶颈，最新开源的CV-CUDA，将为图像预处理算子提速百倍。 在如今信息化时代中，图像或者说视觉内容早已成为日常生活中承载信息最主要的载体，深度学习模型凭借着对视觉内容强大的理解能力，能对其进行各种处理与优化。 然而在以往的视觉模型开发与应用中，我们更关注模型本身的优化，提升其速度与效果。相反，对于图像的预处理与后处理阶段，很少认真思考如何去优化它们。所以，当模型计算效率越来越高，反观图像的预处理与后处理，没想到它们竟成了整个图像任务的瓶颈。
视频理解任务最基础也是最主要的预处理任务是图像帧的提取。因为在视频理解任务中，视频可以看作是由一系列连续的图像帧组成的。因此，要对视频进行理解和分析，首先需要从视频中提取出每一帧的图像。
近年来微表情识别领域涌现了大量新的研究工作, 这是对微表情的利用价值的肯定。可以预见, 未来会有更多的工作尝试进一步提高微表情的识别性能, 并逐渐将微表情识别应用到实际中。本文总结了现有技术的一些问题和未来可能的研究方向。
这是一个在UCF101上使用3D RNN/CNN+RNN 进行视频分类的教程，基于Pytorch实现。
上一篇文章小编给大家讲解了需求分析和实现思路，Python项目实战篇——常用验证码标注和识别(需求分析和实现思路)，这篇文章继续沿着上一篇文章的内容，给大家讲解下数据采集/预处理/字符图切割内容。
大约十年前，我瞥见了第一辆自动驾驶汽车，当时Google仍在对初代无人车进行测试，而我立刻被这个想法吸引了。诚然，在将这些概念开源给社区之前，我必须等待一段时间，但是这些等待是值得的。
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人脸表情识别（Facial Expression Recognition，FER）作为人脸识别技术中的一个重要组成部分，近年来在人机交互、安全、机器人制造、自动化、医疗、通信和驾驶领域得到了广泛的关注，成为学术界和工业界的研究热点，为了帮助大家学习人脸表情相关的内容，我们开设了人脸表情识别的专栏，目前大部分内容已经完结，本次来给大家进行总结。
深度学习的加速上，除了对训练和推理过程的加速之外，还有对数据加载和预处理阶段的加速。这一阶段也尤为关键，因为数据处理 pipeline 的处理速度也影响着整体的流程效率。
Android在界面跳转的时候，比如从Activity A 跳回 Activity B，并不是先执行A的onDestroy，而是执行完A的onPause之后就立即跳回Activity B里的onResume。在执行了Activity B 的onResume之后一两秒甚至更长一点的时间才执行Activity A里的onDestroy。
近年来，由于城市区域内涝频发，遇到强降水天气出现路面严重积水的情况时有发生，影响交通通行甚至引发事故。所以，对下穿隧道、下沉式道路等路面积水情况的监测显得尤为重要。传统的监管方式很难及时发现道路积水情况，那么利用AI视频识别技术实现道路积水的检测逐渐成为当前的重要监管手段。
是的，你可以使用 :is() 对选择器的任何部分进行分组，例如，你可以对如下代码：
本篇来自ICIP2020，演讲者是来自波兹南理工大学的Marek Domanski，演讲主题是沉浸式视觉体验的技术——采集、处理、压缩和标准。
一、背景介绍 随着超高清（UHD，Ultra High Definition）概念的普及，4K分辨率的视频应用越来越受到消费者的青睐。4K分辨率的视频应用在为消费者提供更加精细的细节以及更加生动的体验的同时，对视频信息的传输与存储也提出了更大的挑战。虽然最新一代的视频编码标准HEVC（High Efficiency Video Coding）相比于上一代编码标准压缩性能有近一倍的提升，在应对高分辨率视频应用时其压缩性能仍稍显不足。因此进一步提高压缩效率的先进视频编码技术依旧需要大力研究。 作为人工智能领域的
本文整理自LiveVideoStack线上分享第三季，第八期的分享内容。随着互联网和智能设备的普及，之前需要大量专业人士和设备才能完成的视频内容创作与剪辑过程在移动平台的实现也逐渐成为可能，360视频
怎么算呢？趁着高数知识还没忘完，赶紧拿起纸演算起来。大部分人是这么做的。但是如果现在跟你说，可以用 AI 来做，你信吗？
一个完整的直播产品，不仅要有一个完整直播APP功能，还要有一个强大的服务器，小伙伴们可能会感到困惑，在网络视频直播系统中服务器真的很重要吗？这里告诉大家，不仅很重要，而且还关系到我们看到的画面是否是直播的原画面。
我们新建一个opencv-svm的项目，然后在源文件中新建一个svmpredict.cpp文件。
视频处理与动作识别是计算机视觉中的重要任务，广泛应用于监控系统、智能家居、体育分析等领域。通过使用Python和深度学习技术，我们可以构建一个简单的动作识别系统。本文将介绍如何使用Python实现视频处理与动作识别，并提供详细的代码示例。
Web 上实现直播推流的方式主要有两种，一种是通过 Flash 推流，一种是通过 WebRTC 推流。目前主流浏览器已经放弃了对 Flash 的支持，Chrome 从 88 版本开始彻底禁用了 Flash。因此，使用 WebRTC 进行直播推流成为了 Web 上最好的选择。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
选自arXiv 作者：Jie Huang、 Wengang Zhou、Qilin Zhang、Houqiang Li、Weiping Li 机器之心编译 参与：路雪、李亚洲 中科大一篇关于手语识别的论文被 AAAI 2018 接收。该论文提出一种新型连续手语识别框架 LS-HAN，无需时间分割。LS-HAN 由三部分构成：用于视频特征表示生成的双流卷积神经网络、用于缩小语义差距的潜在空间和基于识别的潜在空间分层注意力网络。实验结果表明该框架有效。 手语识别（SLR）面临的一个重要挑战是设计能够捕捉人体动作
不久前 OpenAI Sora 以其惊人的视频生成效果迅速走红，在一众文生视频模型中突出重围，成为全球瞩目的焦点。继 2 周前推出成本直降 46% 的 Sora 训练推理复现流程后，Colossal-AI 团队全面开源全球首个类 Sora 架构视频生成模型 「Open-Sora 1.0」，涵盖了整个训练流程，包括数据处理、所有训练细节和模型权重，携手全球 AI 热爱者共同推进视频创作的新纪元。
近日，Github上一个名叫“wuhan2020”的项目登上了热榜，这是一个武汉新型冠状病毒防疫信息收集平台。项目前端网页：https://wuhan2020.github.io/
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：人工智能前沿讲习 论文标题：VLP: A Survey on Vision-Language Pre-training论文链接：https://arxiv.org/abs/2202.09061 01 摘要在过去几年中，预训练模型的出现将计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）等单模态领域带入了一个新时代。大量工作表明它们有利于下游单模态任务，并可以避免从头开始训练新模型。那么这样的预训练模型能否应用于多模态任务呢？研究人员已经探索了这个问题并取得了重大进展
前一篇文章《C++ OpenCV SVM实战Kindle检测（一）----训练数据》我们除了介绍了一下SVM，并且做了对Kindle的图片进行了数据的训练，生成了模型文件，这一篇我们就主要来看看怎么识别预测。
前面几篇专栏中，我们介绍了有关基于图片的人脸表情识别的相关内容。尽管该领域目前已取得了想当大的成就，但在实际使用中，仅仅依赖于图片并不一定能准确反映人的情绪状态。在一些场景中，需要结合人表情的变化才能真正理解人的情绪，因此基于视频的人脸表情识别研究也显得尤为必要。接下来专栏的两篇文章，将为大家介绍当前基于视频的人脸表情识别的研究现状和最新进展。
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近日，人工智能领域的领军企业OpenAI发布了一款具有划时代意义的视频生成模型——Sora。这款模型凭借其强大的生成能力和逼真的视觉效果，迅速引起了广泛关注。本文将详细介绍Sora的技术特点、应用场景以及它对未来视觉内容创作的影响。
是人对视觉感知的物质再现。三维自然场景的对象包括：深度，纹理和亮度信息。二维图像：纹理和亮度信息。
云直播CSS 你问我答 第9季 本期共解答10个问题 Q1：为什么云直播控制台配置了一种录制格式，但却录制了两种不同格式的录制文件？ 首先通过查询录制任务列表接口确定是否在同时间创建了录制任务进行录制； 确定是否是TRTC旁路到云直播CDN的流，如果是，并登录TRTC控制台，在应用管理中找到你正在使用的应用，查看是否开启了云端录制，关闭云端录制。 Q2：为什么网络正常，推流上行码率依然不稳定，导致播放卡顿？ 在推流端去ping 推流域名地址，通过返回的节点IP查询是否附
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。
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