Рубрика «Работа с видео» - 13

Завершив создание веб-архитектуры для нашего нового веб-комикса Meow the Infinite, я решил, что самое время написать несколько давно назревших технических статей. Данная статья будет посвящена фильтру, разработанному мной несколько лет назад. Он никогда не обсуждался в области сжатия видео, хотя мне кажется, что это стоит сделать.

В 2011 году я разработал “half-pel filter”. Это особый вид фильтра, который берёт входящее изображение и максимально убедительно отображает, как бы выглядело изображение при сдвиге ровно на полпикселя.

Вероятно, вы задаётесь вопросом, зачем вообще может понадобиться такой фильтр. На самом деле, они достаточно часто встречаются в современных видеокодеках. Видеокодеки используют подобные фильтры, чтобы брать фрагменты предыдущих кадров и использовать их в последующих кадрах. Более старые кодеки перемещали данные кадра только по целому пикселю за раз, однако новые кодеки пошли дальше и для лучшей передачи мелких движений позволяют выполнять сдвиг на половину или даже на четверть пикселя.

При анализе поведения алгоритмов компенсации движения в традиционных halfpel-фильтрах, Джефф Робертс выяснил, что при многократном применении к последовательным кадрам они быстро деградируют, заставляя другие части видеокомпрессора ипользовать для исправления артефактов больше данных, чем необходимо. Если отключить эти исправления и взглянуть на «сырые» результаты halfpel-фильтра, то такое исходное изображение:

Как я создал фильтр, не портящий изображение даже после миллиона прогонов - 1

превращается вот в такое:

Как я создал фильтр, не портящий изображение даже после миллиона прогонов - 2

всего спустя одну секунду видео. Как и должно, оно сдвинуто в сторону, потому что каждый кадр сдвигал изображение на полпикселя. Но результат выглядит не как перемещённая версия исходного изображения, он серьёзно искажён.
Читать полностью »

ИИ не сможет защитить нас от дипфейков, утверждает новый доклад - 1

Новый доклад Data and Society ставит под сомнение автоматизированные решения для распознавания видео, созданных с помощью машинного обучения. Авторы исследования — Бритт Пэрис и Джоан Донован — утверждают, что дипфейки, хотя и кажутся относительно новым явлением, на самом деле являются частью долгой истории манипулирования средствами массовой информации.

Чтобы изменить ситуацию, необходимы как социальные, так и технические усовершенствования. Доверие к ИИ, по их мнению, может на самом деле усугубить ситуацию, сконцентрировав больше данных и мощности в руках частных корпораций.

«Отношения между СМИ и правдой никогда не были стабильными, — говорится в отчете. — В 1850-х годах, когда суды начали принимать фото в качестве доказательства, люди не доверяли новой технологии и предпочитали свидетельские и письменные показания. К 1990-м годам медиа-компании были замешаны в искажении событий и избирательной редактуре вечерних трансляций».
Читать полностью »

Алгоритм DeepPrivacy не позволяет нейросети деанонимизировать людей на фото и видео - 1

Исследователи из Норвежского технологического университета придумали, как использовать технологию DeepFake для сохранения анонимности людей на фото и видео с сохранением исходных данных изображения.

Сохранение собственной конфиденциальности стало важной проблемой. Пока ещё не было найдено подходящего решения для анонимизации человеческих лиц на изображениях без ухудшения качества самого фото. Как правило, для сохранения анонимности лица обычно размывают или закрывают пикселями или чёрным квадратом. Однако это нарушает распределение данных изображения и усложняет дальнейшую его обработку алгоритмами.

Хакон Хуккелас, Рудольф Местер и Фрэнк Линдсет создали систему DeepPrivacy, которая разработана с помощью сразу нескольких нейросетей, используемых для обработки изображений. Сначала изображение обрабатывается нейросетью S3FD, которая определяет, где на фото находится само лицо. Затем в дело вступает нейросеть Mask R-CNN, которая размечает ключевые точки фото человека — глаза, уши, плечи и нос. Этот этап необходим для того, чтобы впоследствии созданное нейросетью новое лицо выглядело максимально реалистично.
Читать полностью »

Facebook и Microsoft запускают конкурс по обнаружению deepfake - 1

Facebook совместно с Microsoft и коалицией «Партнёрства по искусственному интеллекту во благо людей и общества» (PAI), а также научными работниками из нескольких университетов анонсировала конкурс на разработку технологии распознавания дипфейков (deepfake).

Как сообщается в блоге Facebook, в рамках проекта, который получил название Deepfake Detection Challenge, Facebook поручит исследователям создавать реалистичные дипфейки. После этого участники конкурса будут прорабатывать алгоритмы обнаружения deepfake. Авторы лучших получат гранты. Призовой фонд проекта — $10 миллионов.
Читать полностью »

Мунк в эквидистантной развертке и Мейерхольд, разрушивший Красную площадь — Денис Семенов о VR-искусстве - 1

Первые американские горки в VR многим делят жизнь на до и после. Тяжелая неудобная штуковина на голове, низкое разрешения и ужасная графика — нагло обманывают мозг и выбивают пол из под ног. Страшно представить, что будет, когда VR станет фотореалистичным. Но пока индустрия развивается не так быстро, как ей пророчили на старте. Многим кажется, что VR это только аттракционы.

На самом деле это площадка даже для современного искусства.

Художник Денис Семенов работает с виртуальной реальностью уже пять лет и иногда проводит в ней по 8 часов несколько дней подряд, перенося в VR картины Мунка, Петрова-Водкина и других художников. Его работы участвуют в фестивалях в Каннах, Висбадене, Берлине, Стокгольме и Нью-Йорке.

В рамках подготовки к фестивалю современного искусства ARTLIFE FEST Денис рассказал мне, как создаются VR-экспириенсы без мыши, клавиатуры и 3D-редакторов, как связаны технологии и искусство и что общего между художниками и стартаперами.
Читать полностью »

На GitHub появились исходники приложения под Windows, которое дает возможность изменять лица людей на любом видео. Инструмент полностью бесплатен, выложен он с инструкцией и подробными комментариями.

Исходники выложены на аккаунте iperov. О проекте сообщается лишь то, что он называется Deepfacelab, а разработка его ведется с 2018 года. Автор программы — не команда, а всего один человек.
Читать полностью »

Ситуация: вы купили новый телевизор, настроили и приступили к просмотру любимого кино. Однако картинка вас разочаровала — она не похожа на те сочные проморолики, которые крутили в шоуруме. Все фильмы выглядят настолько «реалистичными», что становится некомфортно. Этот «эффект мыльной оперы» — съемки на дешевую камеру — вызывает motion smoothing. И им недовольны не только вы, но и именитые режиссеры и актеры Голливуда.

«Проклятие кинематографа»: кто недоволен motion smoothing в современных ТВ — как развивается ситуация - 1Читать полностью »

image

Выпустив 23 года назад первую IP-камеру, компания Axis совершила революцию на медленно эволюционирующем рынке видеонаблюдения. Axis Neteye 200 не смогла заменить традиционные аналоговые системы, записывая один кадр в секунду в формате CIF или каждые 17 секунд в формате 4CIF с разрешением 0.1 Мп, но заложила основу для нового класса систем – сетевых камер видеонаблюдения.

Следующая волна интереса к видеонаблюдению пришла с развитием облачных технологий. Запуск в начале нулевых Elastic Compute Cloud от Amazon Web Services и Google App Engine стал фундаментальной вехой развития облачных вычислений. Началась разработка программного обеспечения для управления, записи и анализа видеопотока в удалённых дата-центрах.

Наконец, к 2020 году облачные технологии сильно определили возможности «железа», включая камеры со встроенной аналитикой. Иногда для решения проблем бизнеса облака бывает недостаточно. Клиентам нужны камеры с повышенной вычислительной мощью и инструментарием для встраивания в имеющиеся системы и последующего масштабирования.

Такие камеры создаются и при нашем участии.
Читать полностью »

В общем и целом, распознавание лиц и идентификация людей по их результатам выглядит для аксакалов как подростковый секс — все о нем много говорят, но мало кто практикует. Понятно, что мы уже не удивляемся, что после загрузки фоточки с дружеских посиделок Facebook/VK предлагает отметить обнаруженных на снимке персон, но тут мы интуитивно знаем, что у соцсетей есть хорошее подспорье в виде графа связей персоны. А если такого графа нет? Впрочем, начнем по порядку.

Какой-то черт прется в дверь с коробкой
Читать полностью »

Российский стартап NtechLab разработал технологию детектирования человека по силуэту - 1

Компания NtechLab разработала новую технологию распознавания человека по его уникальному силуэту, используя которую можно отслеживать перемещение любого искомого лица по городу и отделять цифровой след его силуэта от других людей. Анонсировал новую технологию информационному агентству «ТАСС» генеральный директор компании NtechLab Александр Минин.
Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js