Sporing af forbedrede videoindholdsstier i digital underholdnings tidsalder

Alle elsker underholdningsindustrien, fordi den leverer indholdet til næsten alle målgrupper. Tag eksemplet med videoer for at berolige dine kæledyr. De findes i denne branche. De findes i denne branche. På trods af at have modtaget al denne kærlighed, bevæger videoindholdsscenen sig fremad i et andet tempo end andre industrier. Ja, men det kunne være bedre.

I betragtning af, at videoindhold langsomt er ved at blive det vigtigste markedsføringsmiddel for virksomheder, ville man forvente, at industriveteraner samler sig bag videoproducenter, bureauer og interne kreative teams for at levere branchen, der leverer indhold af høj kvalitet til en lavere pris og med bedre søgbarhed. I en industri domineret af videoindholdsgiganter som YouTube kan vi kun prale af kamerateknologiske fremskridt, superhurtige netværk, øget lagerplads og højere tilgængelighed af båndbredde. Spilindustrien tager spring, vi kun kan drømme om.

Hvordan er videoindhold stagneret?

Det er almindeligt kendt, at når en organisation monopoliserer eller dominerer en industri, bliver industrien gammel, doven og kedelig. Disse monopoler har fået industrien til at sidde fast i en tidslomme med berømte indholdsproducenter, der bliver dovne. De såkaldte 'brancheledere er stadig nødt til at innovere på virksomhedens indhold, hardware og softwareside, og fremmedgøre potentielle unge forbrugere, der higer efter noget nyere end blot en anden platform for typiske videoer.

Google, Bing og Yahoo søgemaskineindekssiders tekstindhold. Disse søgemaskiner har to hovedfunktioner: at crawle og opbygge et indeks og give søgebrugere en rangeret liste over de websteder, de har fundet er de mest relevante. Men når vi dykker dybere ned i at forstå videoindhold, har de eksisterende søgemaskiner brug for mere evne til at fortolke og rangere videoer på en side. Dette resulterer i, at videoindhold er 'ugennemsigtigt', hvilket betyder, at det bliver svært at forstå eller forklare, da de eksisterende videometadata er begrænsede og vildledende. Desuden er det usikkert, om metadata, der er tilgængelige for en søgemaskine, gælder for bestemte scener eller videoen. Dette skyldes behovet for indekser på sceneniveau, som beskriver indholdet i tidsmæssige termer med tidskodereferencer for hver kategorisering.

Hvad er behovet for disse forbedrede søgeparametre?

Dyb søgning er ikke tilgængelig i videoer. Du skal se en lang video med højttaleren, der dækker flere emner, men du er kun interesseret i to emner. Du kan ikke navigere i disse to emner. Dette gør videoer uigennemsigtige, og seerne kan kun se dem efter de interessante emner. Forbedring af søgeparametrene betyder, at en seer kan navigere til den ønskede scene på tidslinjen.

Evnen til at indeksere og søge i informationen i en bestemt video ud over dens metadata-tags giver nye muligheder for at fortolke dette indhold, ligesom skrevet indhold. Forbedrede søgeparametre betyder, at platforme vil opleve en øget efterspørgsel efter videoorganisering og genfinding, da seerne nu kan få adgang til mere nyttigt og ligetil videoindhold.

AIWORK projektet har allerede udarbejdet en arbejdsplan for at opnå dette.

Hvordan AIWORK udnytter Blockchain-teknologi til at styre den stillestående sektor fremad

Vi har flere teknologier, der kan transformere videoindhold, hvis organisationer bruger dem til god brug. De omfatter blandt andet kunstig intelligens (AI), Blockchain, Virtual Reality (VR), Machine Learning (ML) og Augmented Reality (AR). Det AIWORK Projektet indså, at for at forbedre videoindholdsindustrien kunne de starte med at fusionere AI-teknologi med det, Blockchain tilbyder, og arbejde opad derfra.

Denne idé virker siden, som AIWORK forklarer, hvad der er nødvendigt for at arbejde med videoens uigennemsigtige indhold, er anvendelsen af ​​AI computersyn, såsom ansigtsgenkendelse, til videoindeksering. Når AI'en forstår, hvad et ansigt er, kan et menneske yderligere vejlede AI'en ved at lære det at genkende specifikke ansigter for at hjælpe det med at forbinde forskellige karakteristika og detaljer af hvert ansigt med et specifikt tag, såsom skaldethed eller en persons navn. 

Når et ansigtsdatasæt er bygget, kan AI'en sammenligne videobilleder med dette datasæt og identificere specifikke ansigter, såsom en populær berømthed eller en kendt kriminel. Den samme metode kan genkende objekter som et køretøjs dæk, landemærker som Eiffeltårnet og actionscener som en kvinde, der springer i faldskærm.

For at opsummere det, er videoer et medium til at opnå viden, lære nye færdigheder og tilbyde underholdning til masserne. Folk bruger videosøgninger til at se på livet fra et nyt perspektiv; ved at bruge AI- og Blockchain-teknologier til at forny denne særlige funktion, vil der derfor ikke være nogen grænse for, hvad seerne kan lære ved at udføre en hurtig videosøgning.

Mere om AIWORK-projektet her:-

Hjemmeside | Telegram | Twitter | Medium