Wszyscy kochają przemysł rozrywkowy, ponieważ dostarcza treści niemal każdej publiczności. Weź przykład z filmów, aby uspokoić swoje zwierzęta. Występują w tej branży. Występują w tej branży. Pomimo całej tej miłości, scena treści wideo rozwija się w innym tempie niż inne branże. Tak, ale mogłoby być lepiej.
Biorąc pod uwagę, że treści wideo powoli stają się głównym środkiem marketingowym dla firm, można by oczekiwać, że weterani branży staną za producentami wideo, agencjami i wewnętrznymi zespołami kreatywnymi, aby dostarczać branży treści wysokiej jakości po niższych kosztach i lepszej wyszukiwalności. W branży zdominowanej przez gigantów treści wideo, takich jak YouTube, możemy pochwalić się jedynie postępem w technologii kamer, superszybkimi sieciami, zwiększoną pamięcią masową i wyższą dostępnością przepustowości. Branża gier dokonuje skoków, o których możemy tylko pomarzyć.
Jak doszło do stagnacji treści wideo?
Powszechnie wiadomo, że kiedy organizacja monopolizuje lub dominuje w branży, branża starzeje się, staje się leniwa i nudna. Te monopole sprawiają, że branża utknęła w zakrzywieniu czasu, a znani twórcy treści stają się leniwi. Tak zwani „liderzy branży wciąż muszą wprowadzać innowacje po stronie treści, sprzętu i oprogramowania, zrażając potencjalnych młodych konsumentów, którzy pragną czegoś nowszego niż kolejna platforma dla typowych filmów.
Treści tekstowe stron indeksowanych przez wyszukiwarki Google, Bing i Yahoo. Wyszukiwarki te mają dwie główne funkcje: indeksowanie i budowanie indeksu oraz udostępnianie użytkownikom listy rankingowej witryn internetowych, które uznali za najbardziej odpowiednie. Jednak gdy zagłębimy się w zrozumienie treści wideo, istniejące wyszukiwarki potrzebują więcej możliwości interpretowania i oceniania filmów na stronie. Powoduje to, że treści wideo są „nieprzejrzyste”, co oznacza, że ich zrozumienie lub wyjaśnienie staje się trudne, ponieważ istniejące metadane wideo są ograniczone i wprowadzają w błąd. Ponadto nie ma pewności, czy metadane dostępne dla wyszukiwarki mają zastosowanie do konkretnych scen lub wideo. Wynika to z potrzeby indeksów na poziomie sceny, które opisują zawartość w terminach czasowych, z odniesieniami do kodu czasowego dla każdej kategoryzacji.
Jaka jest potrzeba tych ulepszonych parametrów wyszukiwania?
Głębokie wyszukiwanie nie jest dostępne w filmach. Musisz obejrzeć długi film, w którym mówca omawia wiele tematów, ale interesują Cię tylko dwa tematy. Nie możesz poruszać się po tych dwóch tematach. To sprawia, że filmy są nieprzejrzyste, a widzowie mogą je oglądać tylko po interesujących tematach. Poprawa parametrów wyszukiwania oznacza, że widz może przejść do żądanej sceny na osi czasu.
Możliwość indeksowania i wyszukiwania informacji w konkretnym filmie poza jego metadanymi zapewnia nowe możliwości interpretacji tych treści, podobnie jak w przypadku treści pisanych. Ulepszone parametry wyszukiwania oznaczają, że platformy będą świadkami zwiększonego zapotrzebowania na organizację i wyszukiwanie wideo, ponieważ widzowie mogą teraz uzyskać dostęp do bardziej użytecznych i prostych treści wideo.
Połączenia AIPRACA opracowano już roboczy plan osiągnięcia tego celu.
Jak AIWORK wykorzystuje technologię Blockchain do kierowania stagnującym sektorem do przodu
Mamy wiele technologii, które mogą przekształcić treści wideo, jeśli organizacje dobrze je wykorzystają. Obejmują one między innymi sztuczną inteligencję (AI), Blockchain, rzeczywistość wirtualną (VR), uczenie maszynowe (ML) i rzeczywistość rozszerzoną (AR). The AIPRACA projekt zdał sobie sprawę, że aby ulepszyć branżę treści wideo, mogliby zacząć od połączenia technologii sztucznej inteligencji z tym, co oferuje Blockchain, i od tego momentu pracować w górę.
Pomysł ten działa, ponieważ, jako AIWORK wyjaśnia, do pracy z nieprzezroczystą treścią wideo potrzebne jest zastosowanie wizji komputerowej AI, takiej jak rozpoznawanie twarzy, do indeksowania wideo. Kiedy sztuczna inteligencja zrozumie, czym jest twarz, człowiek może dalej kierować sztuczną inteligencją, ucząc ją rozpoznawać określone twarze, aby pomóc jej powiązać różne cechy i szczegóły każdej twarzy z określonym znacznikiem, takim jak łysienie lub imię osoby.
Po zbudowaniu zestawu danych twarzy sztuczna inteligencja może porównywać obrazy wideo z tym zestawem danych i identyfikować określone twarze, takie jak popularna celebrytka lub znany przestępca. Ta sama metoda może rozpoznawać obiekty, takie jak opona pojazdu, punkty orientacyjne, takie jak Wieża Eiffla, oraz sceny akcji, takie jak kobieta skacząca ze spadochronem.
Podsumowując, filmy są medium do zdobywania wiedzy, uczenia się nowych umiejętności i oferowania rozrywki masom. Ludzie korzystają z wyszukiwarek wideo, aby spojrzeć na życie z nowej perspektywy; w związku z tym, wykorzystując technologie AI i Blockchain do przebudowy tej konkretnej funkcji, nie będzie ograniczeń co do tego, czego widzowie mogą się dowiedzieć, przeprowadzając szybkie wyszukiwanie wideo.
Więcej o projekcie AIWORK tutaj: -
Źródło: https://www.cryptonewsz.com/tracing-enhanced-video-content-paths-in-the-age-of-digital-entertainment/