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视频监控信息
根据 2016/679 号条例 (EU) 第 13 和 14 条规定的视频监控信息，Sicilbanca Credito Cooperativo Italiano - Società Cooperativa（注册办事处位于卡尔塔尼塞塔 Via Francesco Crispi 25，CF 01438930859 PI 02529020220，卡尔塔尼塞塔公司注册号为 70559）（以下简称“公司”或“所有者”）希望通过本文件（“信息”）向您告知处理您的个人数据的目的和方法，以及 2016/679 号条例 (EU) 关于保护自然人、处理个人数据及其自由流通（“GDPR”）赋予您的权利。 1 与视频监控相关的处理目的 数据控制者可能会处理与场所内进行的视频录制相关的您的个人数据。通过视频监控手段获取的个人数据的处理旨在保护客户、公司人员和访问这些数据的个人的安全，以及保护公司资产免遭可能的侵犯、盗窃、抢劫或破坏行为。使用摄像机的法律基础是合法利益。摄像机的放置位置将拍摄范围限制在可能受到公司组织外部个人的非法或其他有害行为风险的区域。在某些情况下，所检测到的图像会被记录并存储一段时间，以达到上述目的，并且在任何情况下，存储时间不超过一周，除非担保人关于保护个人数据的适用规定允许更长的期限，或者可能需要满足司法机关或司法警察对正在进行的调查活动的具体要求。在预期的保留期结束时，记录的图像将从相关的电子、计算机或磁性媒体中删除。检测和记录是在不拦截通信或对话的情况下进行的，并且不会将图像与可以识别相关方的其他元素交织在一起。进入数据控制者的场所需要强制对相关方进行视频记录。反对执行拍摄将导致公司无法跟进您的合同前/合同中的要求。 2 视频录像传输的对象（接收者） 录制的图像存储在电子或磁性媒体上，只能由公司专门指定的人员和外部公司进行处理，作为数据控制者，他们合作维护系统并开展私人监视活动： - Zabut investigazioni di Gulotta Matteo，总部位于 Sambuca di Sicilia via Mulè c.le Salvato n.6。 - 2858 Security srl，注册办事处位于 Misterbianco (ct) via Carlo Marx 57。 - Secur Point srl，注册办事处位于 S. Cataldo (cl), via E. Tricomi 11。 - OSTI di Vincenzo Uricolo，注册办事处位于 S. Margherita di Belice (ag),partment 156 lot 8。根据司法机关或司法警察的命令，图像还会在数据控制者结构之外进行传达和传播。 3 利益相关方的权利 关于本通知中描述的处理，作为利益相关方，您可以
学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。
视频内容分类 .docx
近年来，由于存储容量的增加、网络架构的改进以及数码相机（尤其是手机）的普及，视频在许多应用中变得越来越流行。如今，人们可以通过电视和互联网观看大量视频。观众可以选择的视频数量如此之多，以至于人类不可能从所有视频中找出感兴趣的视频。观众用来缩小选择范围的一种方法是寻找特定类别或类型的视频。由于需要分类的视频数量巨大，因此人们已经开始研究自动对视频进行分类、视频分类和分析。因此，有必要有一个系统来为某个视频或不同的视频生成相关标签
3D多帧融合视频稳定
在本文中，我们提出了RSTAB，这是视频稳定框架的新型框架，该框架通过音量渲染整合了3D多帧融合。与传统方法背道而驰，我们引入了一个3D多框架透视图，以进行稳定的图像，从而解决了全框架生成的挑战，同时保存结构。我们的RSTAB框架的核心在于S Tabilized R Endering（SR），该卷渲染模块，在3D空间中融合了多帧信息。具体来说，SR涉及通过投影从多个帧中旋转的特征和颜色，将它们融合到描述符中以呈现稳定的图像。然而，扭曲的信息的精度取决于降低的准确性，这是受染色体区域显着影响的因素。为了响应，我们介绍了a daptive r ay r ange（arr）模块以整合深度先验，并自适应地定义了投影过程的采样范围。在方面上，我们提出了以光流的光流限制的限制，以进行精确的颜色，以实现精确的颜色。多亏了这三个模块，我们的rstab示例表现出了卓越的性能，与以前的视野（FOV），图像质量和视频稳定性相比，各种数据集的稳定器相比。
mulde：多尺度对数密度密度通过视频异常检测的DeNoSINGING估算
我们提出了一种新颖的视频异常检测方法：我们将从视频中提取的特征向量视为具有固定分布的随机变量的重新释放，并用神经网络对此分布进行建模。这使我们能够通过阈值估计估计测试视频的可能性并检测视频异常。我们使用DE-NONISE分数匹配的修改来训练视频异常检测器，该方法将训练数据注射噪声以促进建模其分布。为了消除液体高参数的选择，我们对噪声噪声级别的噪声特征的分布进行了建模，并引入了常规化器，该定期用器倾向于将模型与不同级别的噪声保持一致。在测试时，我们将多个噪声尺度的异常指示与高斯混合模型相结合。运行我们的视频异常检测器会引起最小的延迟，因为推理需要仅提取特征并通过浅神经网络和高斯混合模型将其前向传播。我们在五个流行的视频异常检测台上的典范表明了以对象为中心和以框架为中心的设置中的最先进的性能。
带有扩散模型的视频插值-CVF Open Access
我们提出了Vidim，这是一个视频间隔的生成模型，该模型在启动和最终框架下创建了简短的视频。为了实现高保真度并在输入数据中产生了看不见的信息，Vidim使用级联的分化模型首先以低分辨率生成目标视频，然后在低分辨率生成的视频上生成高分辨率视频。我们将视频插补的先前最新方法归纳为先前的最新方法，并在大多数设置中演示了这种作品如何在基础运动是复杂，非线性或模棱两可的情况下失败，而Vidim可以轻松处理此类情况。我们还展示了如何在开始和最终框架上进行无分类器指导，并在原始高分辨率框架上调节超级分辨率模型，而没有其他参数可以解锁高保真性结果。vidim可以从共同降低所有要生成的框架，每个扩散模型都需要少于十亿个pa-rameters来产生引人注目的结果，并且仍然可以在较大的参数计数下享有可扩展性和提高质量。请在vidim- Interpolation.github.io上查看我们的项目页面。
基于视频的情感并影响上下文数据集中的跟踪
人类情感识别一直是心理物理学和计算机视觉的重要主题。但是，经常发布的数据集有许多局限性。进行检查，大多数数据集都包含仅包含有关面部表情的信息的框架。由于以前的数据集的局限性，很难理解影响人类识别的机制，或者在这些数据集中训练的计算机视觉模型上对人类的识别良好。在这项工作中，我们介绍了一个全新的大型数据集，基于视频的情感并影响上下文数据集（VEATIC）中的跟踪，可以征服先前数据集的限制。Veatic在好莱坞电影，纪录片和家庭视频中有124个视频片段，并通过实时注释进行了连续的价和唤醒评级。与数据集一起，我们采用了一项新的计算机视觉任务，以通过每个视频框架中的上下文和字符信息来推断所选字符的影响。此外，我们提出了一个简单的模型来基准这项新的计算机视觉任务。我们还使用数据集与其他类似数据集进行了预处理模型的性能。实验显示了通过VEATIC验证的模型的竞争结果，表明VEATIC的普遍性。我们的数据集可从https://veatic.github.io获得。
具有扩散模型的生成文本视频检索
现有的文本视频检索解决方案本质上是侧重于最大程度地提高条件可能性的模型，即P（候选人|查询）。虽然很简单，但这种事实上的范式却忽略了基本的数据分布p（查询），这使得识别出分布数据的挑战。为了解决这一限制，我们从生成观点创造性地解决了此任务，并将文本和视频之间的相关性建模为其关节概率P（候选人，查询）。这是通过基于扩散的文本视频检索框架（扩散-RET）来完成的，该框架将检索任务建模为从噪声中产生关节分布的过程。在训练过程中，从发电和犯罪的角度优化了Diffusionret，其发电机通过生成损失优化，并且具有对比度损失的训练的特征提取器。以这种方式，diffusionret巧妙地杠杆化了生成和歧视方法的优势。在五个常用的文本检索基准测试中进行了广泛的实验，包括MSRVTT，LSMDC，MSVD，ActivityNet字幕和DIDEMO，并具有出色的性能，证明了我们方法的效果。更加谨慎，没有任何修改，diffusionret甚至在外域检索设置中表现良好。我们认为这项工作带来了对相关领域的基本见解。代码可从https://github.com/jpthu17/diffusionret获得。