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刷屏的抖音黑科技在AI领域不算“黑

时间:2018-10-07 10:42:24  来源:本站  作者:

  昨天,朋友圈中的一则《揭秘抖音背后的黑科技》的H5被刷屏了,刷屏的H5内容画面是抖音利用AI效果,在现实世界,AI世界,与抖音世界中不同切换,看似很酷炫,吊炸天,今天这用篇文章就来扒一扒抖音的黑科技到底多么“神奇”。

  在抖音经常能看到一些特效,比如开拍直接可以美白瘦脸,人脸的道具应用(虚拟帽子,眼镜及装饰物等),利用手势进行画面控制(唤醒某个功能)效果等,而这些所谓的高大的技术,不可归为「黑科技」类型,而是根据AI智能中的人脸识别、肢体节点识别、手体(部位识别)等人工智能中弱智能神经网络算法而实现的可视化呈现。

  技术原理:检测图中的人脸,并为人脸标记出边框。检测出人脸后,可对人脸进行分析,获得眼、口、鼻轮廓等72个关键点定位准确识别多种人脸属性,如性别,年龄,表情等信息。

  应用场景:基于五官及轮廓关键点识别,对人脸特定位置进行修饰加工,实现人脸的特效美颜、特效相机等抖音的前端美化功能。根据五官关键点,人脸属性等性值信息,匹配预先设定好的业务内容,就形成了抖音里出现的圣诞帽、墨镜等特效道具了。

  现实的世界,就是一张正常的脸,当通过AI算法后,它就变成了72个节点关键分布图,这种处理结果是我们无法看到的,但到了抖音的画面中,就成了一串串数据加工好的“画面”。如虚拟但刚好符合脸型大小的眼镜、工牌绳子的长短刚好与身体的比例一致。这些都是算法加工而计算过的画面。

  技术原理:人体关键点识别—检测人体的14个主要关键点,包含四肢、脖颈、鼻子等部位,支持多人检测、俯视视角、动作变化等复杂场景,人体关键点识别跟人脸识别一样,通过海量的数据不断的计算与推理,形成的自主神经网络学习。

  这是一套正常的表面与数据算法的背后的节点检测,通过初期的关键点,如头,肩膀,手肘,手腕 ,形成节点之间的行为热图,再后来到所有区域的。机器的自主学习与预判功能,可以推测当节点动作,是属于走路,跳舞,起步,还是躺卧。

  目前的肢体识别技术越来越成熟,根据实时2D姿态估计、动态3D重建与手部关键点检测等呈现的计算机视觉。

  其实,这样的人体动作分析,已经应用领域非常广泛了,在安防、驾驶、无人新零售等方向,都非常成熟了。

  AI的世界很好玩,也很强大,智能音箱的(自然文本)语音识别,无人驾驶技术的判断、新款iphonexR相机照片虚化调节渲染、输入法的联想与预测输入等,都是人工智能带来的现代社会的改变。人工智能只是计算机的一个分支,如果对人工智能感兴趣,可看之前我写过关于人工智能文章,此文不在过多赘述。

  抖音的强大并不是AI影响,而是在于内容运营与数据算法挖掘。抖音的UGC与PGC成为我们无限刷屏的精神食量。孜孜不倦的翻阅,与乐此不疲的模仿参与,撑起了抖音这个强大的短视频内容平台。庞大的内容不但没有让抖音变得混乱与臃肿,反倒产生持续的心流与毫无察觉般的上瘾。当对在任意一条抖音的转发、收藏、下载等行为发生时,庞大的数据算法就会推送给你更加精准的内容。你喜欢狗,狗出现的视频次数要比美食次数频率更多,你喜欢别人跳舞时,算法就会推荐你更多好玩,好看的舞蹈。当你没任何的点击时,系统就会默认给你推送当前最热门的内容,总而言之,算法的出现,只会让我们更懂自己要什么。

  抖音的黑科技,只是一种平常见的技术,人工智能中最弱的智能算法,强人工智能还未到来。

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