Aug, 2023

基于显著性的人脸反欺诈视频摘要

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TL;DR通过提取视觉显著性信息，利用基于加权融合的视频摘要方法改进人脸防伪识别模型的性能和效率，以面向数据的方式提供一种有效的训练集，通过 CNN-RNN 架构在五个具有挑战性的人脸防伪数据集上取得了最先进的表现。
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发现论文，激发创造
  • 基于全卷积网络的视频显著对象检测

    本文提出了一个深度学习模型，通过数据增强技术和动态显著性模型来高效地检测视频中的显著区域，该模型在 DAVIS 和 FBMS 数据集上达到了最新的性能标准。

    Feb, 2017

  • 学习预测显著面孔：一种新的视听显著性模型

    本文通过建立大规模的多人面部视频音频条件下的视线跟踪数据库，研究声音对多人面部视频视觉线索的影响，并提出了一种新的多模式视频显着性模型，包括三种分支：视觉，音频和面部，实验结果表明该方法胜过 11 种现有的显着性预测方法。

    Mar, 2021

  • 自然视频显著性预测的深度学习

    通过使用新的深度学习技术，本文旨在检测自然视频中的显著区域。首先预测视频帧中的显著补丁，然后基于它们构建预测的视觉注视地图。我们展示了通过更改优化网络参数的数据选择方式，可以将计算成本节约多达 12 倍。将 RGB 值的深度学习方法扩展到具有特定性的视频以利用人类视觉系统对残留运动的敏感性。在两个公开可用数据集上进行实验，并展示了较高的准确度和 AUC 度量。

    Apr, 2016

  • 基于 CNN 的视频帧重要性预测与摘要

    本文提出了一种基于卷积神经网络的用户定向视频摘要生成方法，与传统的基于手工特征的方法相比，通过离线训练得到的权重和偏差使得该系统可以几乎实时地提取视频帧的重要性，实验结果表明该方法在估计视频镜头重要性方面表现优异。

    Aug, 2017

  • 基于多尺度深度特征的视觉显著性

    本文介绍了使用卷积神经网络进行图像视觉显著性建模的方法，采用新的神经网络结构和改进的空间相关性方法，同时使用多重分割提高了性能，实验表明我们提出的方法在公共基准测试中的表现优于目前已发表的最先进技术。

    Mar, 2015

  • 多源特征无监督视频摘要

    本文提出了通过结合多种特征源进行特征融合的视频摘要算法，该算法在两个基准测试数据集 TVSum 和 SumMe 上取得了最新的研究结果，并对以往的研究方法进行了评估，同时进行误差分析以找出导致分类错误的因素。

    May, 2021

  • 基于深度显著性网络的视频烟雾检测

    研究通过使用基于深度显著性网络的新型视频烟雾检测法来提高烟雾的检测精度，并成功利用像素级和目标级显著卷积神经网络来提取信息烟雾显著性图，并使用端到端的框架来进行可靠的烟雾检测和预测。

    Sep, 2018

  • 动态显著性预测的时空显著性网络

    本研究提出了基于深度学习的时空注意力预测模型，其中采用两条流网络架构，探究了不同的信息融合机制。实验结果表明，采用运动信息可以有助于静态注意力估计，并取得了与最先进模型相竞争的结果。

    Jul, 2016

  • 基于多模态自监督学习的渐进式视频摘要技术

    本文介绍了一种基于深度神经网络的视频摘要方法，该方法使用了多模态自监督学习框架，该框架可以在不需要大规模标注数据的情况下，通过视频与文本之间的语义一致性来获取视频的语义表示，并提出了一种渐进式摘要方法。实验表明，该方法的排名相关系数和 F 分数均优于现有视频摘要方法。

    Jan, 2022

  • 基于多尺度深度 CNN 特征的视觉显著性检测

    本研究采用深度卷积神经网络来提取多尺度特征，实现了高质量的图像显著性模型，另外还结合了手工特征，取得了很好的效果，提供了一个相应的实验数据集。

    Sep, 2016