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单眼视频的动态头部重建
我们提出了来自单眼RGB视频的动态3D头部重建的单眼神经参数头模型（Mono NPHM）。到此为止，我们提出了一个潜在的空间空间，该空间在神经参数模型的顶部参数化纹理场。我们限制了预测的颜色阀与基础几何形状相关，以便RGB的梯度有效地影响反向渲染过程中的潜在几何代码。为了提高表达空间的代表能力，我们使用超二维增强了向后变形场，从而在拓扑具有挑战性的表达式中显示出颜色和几何表示。使用Mono NPHM作为先验，我们使用基于符号距离字段的体积渲染来处理3D头重建的任务。通过nu毫无反转，我们使用面部锚点构成了具有里程碑意义的损失，这些损失与我们的规范几何表示紧密相关。为了评估单眼RGB视频的动态面部重建任务，我们在休闲条件下记录了20个具有挑战性的Kinect序列。单nphm超过 -
视频 + AI 解决方案可自动捕获外周水肿数据，无需患者遵守
简介：慢性心力衰竭导致许多患者住院，尤其是那些年老且不遵守治疗 1 的患者。这种住院通常可以通过前几周体重增加 2 和外周水肿增加来预测。对于不遵守每日体重记录的患者，我们假设从零依从性全自动远程监控解决方案中收集可靠的数据以评估外周水肿将减少住院并改善护理。
Skip-Plan：通过精简动作空间学习在教学视频中进行程序规划
在本文中，我们提出了 Skip-Plan，一种用于教学视频中程序规划的压缩动作空间学习方法。当前的程序规划方法都遵循每个时间步的状态-动作对预测并相邻地生成动作。虽然它符合人类的直觉，但这种方法始终难以应对高维状态监督和动作序列的错误积累。在这项工作中，我们将程序规划问题抽象为数学链模型。通过跳过动作链中不确定的节点和边，我们以两种方式将长而复杂的序列函数转换为短而可靠的序列函数。首先，我们跳过所有中间状态监督，只关注动作预测。其次，我们通过跳过不可靠的中间动作将相对较长的链分解为多个短的子链。通过这种方式，我们的模型在压缩动作空间中探索动作序列内各种可靠的子关系。大量实验表明，Skip-Plan 在程序规划的 CrossTask 和 COIN 基准测试中实现了最先进的性能。
视频的自我监督和自适应的面部聚类
1。一种自我监督的模型登录方法，仅取决于正面匹配对以改善面部嵌入。2。面部聚类的基于深度学习的相似性度量，该指标会自动适应给定模型的学习嵌入空间。3。不需要任何用户输入参数的全自动视频面聚类算法。4。发布电影脸聚类基准数据集，称为MoviefaceCluster，该数据集提供了电影域中存在的极端挑战的面部聚类场景。
ma-lmm：长期视频理解的内存大型多模型
随着大型语言模型（LLM）的成功，将视觉模型融入了LLM，以建立视觉语言基础模型最近引起了人们的兴趣。但是，现有的基于LLM的大型多模式模型（例如，视频播放，视频聊天）只能摄入有限数量的框架以进行简短的视频理解。在这项研究中，我们主要专注于设计一个有效有效的模型，以进行长期视频理解。我们建议以在线方式处理视频并将过去的视频信息存储在存储库中，而不是像大多数现有作品一样尝试同时进行更多框架。这使我们的模型可以参考历史视频内容以进行长期分析，而不会超过LLM的上下文长度约束或GPU内存限制。我们的内存库可以以现成的方式被缝制到当前的多模式LLMS中。我们在各种视频理解任务上进行了广泛的实验，例如长期介绍，视频问题答案和视频字幕，我们的模型可以在多个数据集中实现最新的性能。
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。
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。