1.计算机专业中所用到的视频基础知识视频基本概念 （1）根据视觉暂留原理，连续的图像变化每秒超过24帧（Frame）画面以上时，人眼无法辨别单幅的静态画面，看上去是平滑连续的视觉效果，这样连续的图像画面构成即视频。在这里插入图片描述 （2）一个完整的视频文件主要由音频和视频两部分组成的，视频编码是为了压缩视频数据而做的一种压缩算法，是音视频https://baijiahao.baidu.com/s?id=1808949751313003336&wfr=spider&for=pc

2.“AI”科普丨Sora如何复现?《长视频生成》综述:挑战方法与前景计算机视觉和人工智能领域经历了变革性的增长,特别是在视频生成领域。最近,开发出能够产生高质量和逼真视频序列的算法激增。值得注意的是,长视频的生成,以其延长的持续时间和复杂的内容为特征,为社区提出了新的挑战并激发了新的研究方向。 尽管如此,关于长视频生成的研究仍存在差距。当前研究中的一个缺口是缺乏长视频https://www.163.com/dy/article/IUSDI6UK0511PEBT.html

3.GitHubguanfuchen/video基于视频的目标检测算法研究 对相应的视频目标检测论文整理实现综述文档。 知乎上有关该方向的讨论视频中的目标检测与图像中的目标检测具体有什么区别?。 简单来说,视频检测是比单张图片检测多了Temporal Context(时间上下文)的信息。不同方法想利用这些Context来解决的问题并不相同。一类方法是关注如何使用这部分信息来加https://github.com/guanfuchen/video_obj

4.视频算法工程师招聘网2025年视频算法工程师招聘信息猎聘2025年视频算法工程师招聘信息,海量高薪猎头职位等你来选,了解视频算法工程师岗位要求、薪资待遇等真实招聘信息,找高薪职位,上猎聘!https://www.liepin.com/zpshipinsuanfagongchengshi/

5.视频版权检测算法CompetitionsCCF大数据与计算智能大赛(CCF Big Data & Computing Intelligence Contest,简称CCF BDCI)是由中国计算机学会大数据专家委员会于2013年创办的国际化智能算法、创新应用和大数据系统大型挑战赛事,是全球大数据与人工智能领域最具影响力的活动之一。2019 CCF大数据与计算智能大赛由教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会、国家https://www.datafountain.cn/competitions/354/

6.深度学习视频处理算法深度学习模型预测华为云帮助中心为你分享云计算行业信息,包含产品介绍、用户指南、开发指南、最佳实践和常见问题等文档,方便快速查找定位问题与能力成长,并提供相关资料和解决方案。本页面关键词:深度学习视频处理算法。https://support.huaweicloud.com/topic/986960-1-S

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8.视频分析算法的原理简介csdn视频解析算法视频分析算法的原理简介 智能视频(IV,IntelligentVideo)技术源自计算机视觉(CV,ComputerVision)与人工智能(AI,ArtificialIntelligent)的研究,其发展目标在于将图像与事件描述之间建立一种映射关系,使计算机从纷繁的视频图像中分辩、识别出关键目标物体,这一研究应用于安防视频监控系统、将能借助计算机强大的数据处理能力过滤掉https://blog.csdn.net/huapeng_guo/article/details/7684987

9.公共安全视频密码算法检测工具的设计与实现检测认证GB 35114-2017《公共安全视频监控联网信息安全技术要求》的技术核心是利用国产密码算法解决视频监控联网系统信令及视频传输、存储的信息安全问题。 GB 35114-2017《公共安全视频监控联网信息安全技术要求》的技术核心是利用国产密码算法解决视频监控联网系统信令及视频传输、存储的信息安全问题。本文参照国密算法验证的相关方法http://news.21csp.com.cn/c25/202208/11416710.html

10.基于MPEG2的三种视频加密算法理论上MPEG2视频直接加密算法具有很高的安全性,DES算法具有很高的安全性。MPEG根据视频选择性加密算法MPEG2视频编码特性的加密方法是主要方向。(1)基于MPEG2视频帧结构的选择性加密算法,最早提出的加密思想只加密一帧,因为一帧包含了大量的视频信息,P帧和B帧主要用于https://www.55tools.com/news/0375.html

11.短视频内容算法:如何在算法推荐时代引爆短视频(豆瓣)什么才是掌控短视频分发“看不见的手”? 本书从传播学、心理学、信息学等多学科角度出发,结合一线操盘经验、实战案例、详尽的数据分析,揭示算法推荐的底层规律。 作者希望给想进入短视频内容行业或正在尝试转型的内容创作者,以及想通过短视频内容营销实现弯道超车的企业带来帮助。 产品、流量、用户和数据,正在形成以内https://book.douban.com/subject/35216809/

12.全面解析腾讯会议的视频前处理算法第二,桌面端是腾讯会议的核心场景之一,自研推理引擎在桌面端的异构计算和并行计算优化方向积累丰富,有力的支撑了桌面端的音视频算法。 第三,自研推理引擎可以快速定制化和响应业务的需求,特别是对于腾讯会议这种快速迭代的产品来说,快速定制化和迭代的能力非常重要。 https://www.infoq.cn/article/BRUFWUue3cgmz4YouWWt

13.一种新的近重复监控视频检测算法AET受参考文献[4]启发,本文在提取关键帧图像的特征提取之前先在镜头层次提取出一种新的特征作为镜头的时序特征,再提取全局颜色特征和更精确的SURF局部特征进行检测,最终得到与查询视频近重复的视频,算法具体框架如图1所示。 1 近重复监控视频检测算法 1.1 镜头边界检测 http://www.chinaaet.com/article/213769

14.高通CVPR神研究:视频处理计算量降低78%,教卷积层自己“挑像素因此,降低视频算法计算量,一直是国内外AI视觉算法大牛们致力研究的问题。 最近有两篇CVPR 2021的论文,就引起了视频圈的不少关注。 它们教算法模型学会了自己“省算力”,将视频处理算法的计算效率提升了几倍不止,性能也并不下降! 教AI自己省算力,计算量-78% https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_13149498

15.应用Camshift跟踪算法提高视频中人脸检测速度3.3 Camshift算法 Camshift算法就是对视频里的每一帧图像全部做Meanshift运算, 并且把计算出来的目标的大小及位置当做下一帧Meanshift算法中搜索框的大小起始值及它的中心位置. 利用迭代运算的形式实现对视频里的目标进行跟踪. Camshift算法流程如图5所示. 图5Camshift算法流程图 https://c-s-a.org.cn/html/2020/9/7645.html

16.用深度学习设计图像视频压缩算法:更简洁更强大雷峰网总体而言,借助于深度学习设计视频和图像压缩算法是一项非常具有前景但也非常具有挑战性的技术。目前,其已经在人脸识别等领域证明了它的强大能力,有理由相信在不久的将来,深度学习技术将为图像视频压缩领域带来更大的突破。 图6:在同等压缩率下压缩视觉效果对比。上图为图鸭所提出的算法,下图为 JPEG2000 算法。在纹理https://www.leiphone.com/category/ai/rUFVbAmPDRP1bwgP.html