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        探索計算機視覺領域創新技術 招聯與中科大2項研究成果入選ICCV國際頂級會議

        近日,2023國際計算機視覺會議ICCV在法國巴黎會議中心圓滿落幕。招聯消費金融股份有限公司(以下簡稱“招聯”)與中國科學技術大學(以下簡稱“中科大”)共同完成的“3D動作表示學習”“擴散生成圖像檢測

        近日,2023國際計算機視覺會議ICCV在法國巴黎會議中心圓滿落幕。招聯消費金融股份有限公司(以下簡稱“招聯”)與中國科學技術大學(以下簡稱“中科大”)共同完成的“3D動作表示學習”“擴散生成圖像檢測”2篇論文在該頂會發表。其中,團隊針對深度偽造技術首創的“DIRE”模型,達到SOTA(該項研究任務中最先進)水平,得到國際級平臺的官方認可。

        據了解,國際計算機視覺會議ICCV,是由人工智能領域頂級學術刊物IEEE主辦,被公認為全球計算機視覺領域的三大頂級會議之一,該會議的錄取論文也代表了計算機視覺領域國際最高水平。據官方公布,本屆投稿總數達8068篇,其中2160篇被接收,錄用率為26.8%,約10%的論文來自中國。

        近年來,隨著AIGC、深度學習技術的快速發展,人臉識別、3D動作識別等計算機視覺相關技術也得到深入研究,但在金融行業的實際應用中,仍存在有效性偏低、深度偽造、應用深度及智能化不足等問題。

        自2022年8月以來,招聯和中科大聚焦虛擬數字人、視頻交互技術、AI核身三大領域,深入探索計算機視覺的創新技術。短短一年時間,已提出多項突破性技術研究成果。例如,圍繞“虛擬數字人智能交互”難題,團隊提出“自適應的運動敏感遮罩策略”,顯著提高了模型的預測性能,解決了虛擬人在有限數據的情況下,也能“看清、看準”的挑戰。據悉,該項研究成果后續將應用于招聯自研的數字人產品中。

        在AIGC生成圖像欺詐領域,結合招聯多年業務經驗積累,團隊合作研究出的“DIRE”模型,能通過測量輸入圖片和預訓練擴散模型重建圖片之間的誤差,有效判斷AI生成風險,提高反欺詐識別能力,且模型的準確性、魯棒性、算法穩定性表現優異。除此之外,雙方研究人員還發現,通過對網絡結構做出調整,利用注意力機制將RGB(圖像顏色)特征與對應的DCT(離散余弦變換)特征進行相互融合,“DIRE”模型對于傳統的人臉欺詐案例,例如翻拍、PS、頭模等,也有良好的檢測準確性。這一模型也將接下來應用于招聯的反欺詐策略中。

        科技推動社會變革,創新引領企業發展。一直以來,招聯高度重視對金融科技創新探索及科研人才培養,先后與中國科學院、中山大學、中科大等高校及研究機構開展合作,并成立博士后創新實踐基地,不斷深化培養人工智能領域的創新型人才,積極響應并深入貫徹人才強國、創新驅動發展戰略,持續攻堅數字金融、人工智能領域關鍵技術,將前沿技術轉化為核心生產力,更好地服務實體經濟,為推動行業進步和國家發展貢獻金融力量。

        附文章所述2篇論文鏈接:

        《Masked Motion Predictors are Strong 3D Action Representation Learners》:https://arxiv.org/pdf/2308.07092.pdf

        《DIRE for Diffusion-Generated Image Detection》:https://arxiv.org/pdf/2303.09295.pdf

        未經正式授權嚴禁轉載本文,侵權必究。

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        探索計算機視覺領域創新技術 招聯與中科大2項研究成果入選ICCV國際頂級會議

        近日,2023國際計算機視覺會議ICCV在法國巴黎會議中心圓滿落幕。招聯消費金融股份有限公司(以下簡稱“招聯”)與中國科學技術大學(以下簡稱“中科大”)共同完成的“3D動作表示學習”“擴散生成圖像檢測

        近日,2023國際計算機視覺會議ICCV在法國巴黎會議中心圓滿落幕。招聯消費金融股份有限公司(以下簡稱“招聯”)與中國科學技術大學(以下簡稱“中科大”)共同完成的“3D動作表示學習”“擴散生成圖像檢測”2篇論文在該頂會發表。其中,團隊針對深度偽造技術首創的“DIRE”模型,達到SOTA(該項研究任務中最先進)水平,得到國際級平臺的官方認可。

        據了解,國際計算機視覺會議ICCV,是由人工智能領域頂級學術刊物IEEE主辦,被公認為全球計算機視覺領域的三大頂級會議之一,該會議的錄取論文也代表了計算機視覺領域國際最高水平。據官方公布,本屆投稿總數達8068篇,其中2160篇被接收,錄用率為26.8%,約10%的論文來自中國。

        近年來,隨著AIGC、深度學習技術的快速發展,人臉識別、3D動作識別等計算機視覺相關技術也得到深入研究,但在金融行業的實際應用中,仍存在有效性偏低、深度偽造、應用深度及智能化不足等問題。

        自2022年8月以來,招聯和中科大聚焦虛擬數字人、視頻交互技術、AI核身三大領域,深入探索計算機視覺的創新技術。短短一年時間,已提出多項突破性技術研究成果。例如,圍繞“虛擬數字人智能交互”難題,團隊提出“自適應的運動敏感遮罩策略”,顯著提高了模型的預測性能,解決了虛擬人在有限數據的情況下,也能“看清、看準”的挑戰。據悉,該項研究成果后續將應用于招聯自研的數字人產品中。

        在AIGC生成圖像欺詐領域,結合招聯多年業務經驗積累,團隊合作研究出的“DIRE”模型,能通過測量輸入圖片和預訓練擴散模型重建圖片之間的誤差,有效判斷AI生成風險,提高反欺詐識別能力,且模型的準確性、魯棒性、算法穩定性表現優異。除此之外,雙方研究人員還發現,通過對網絡結構做出調整,利用注意力機制將RGB(圖像顏色)特征與對應的DCT(離散余弦變換)特征進行相互融合,“DIRE”模型對于傳統的人臉欺詐案例,例如翻拍、PS、頭模等,也有良好的檢測準確性。這一模型也將接下來應用于招聯的反欺詐策略中。

        科技推動社會變革,創新引領企業發展。一直以來,招聯高度重視對金融科技創新探索及科研人才培養,先后與中國科學院、中山大學、中科大等高校及研究機構開展合作,并成立博士后創新實踐基地,不斷深化培養人工智能領域的創新型人才,積極響應并深入貫徹人才強國、創新驅動發展戰略,持續攻堅數字金融、人工智能領域關鍵技術,將前沿技術轉化為核心生產力,更好地服務實體經濟,為推動行業進步和國家發展貢獻金融力量。

        附文章所述2篇論文鏈接:

        《Masked Motion Predictors are Strong 3D Action Representation Learners》:https://arxiv.org/pdf/2308.07092.pdf

        《DIRE for Diffusion-Generated Image Detection》:https://arxiv.org/pdf/2303.09295.pdf

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