Alle elsker underholdningsindustrien fordi den gir innholdet til nesten alle publikummere. Ta eksempelet med videoer for å roe kjæledyrene dine. De finnes i denne bransjen. De finnes i denne bransjen. Til tross for å ha mottatt all denne kjærligheten, går videoinnholdsscenen fremover i et annet tempo enn andre bransjer. Ja, men det kunne vært bedre.
Gitt at videoinnhold sakte er i ferd med å bli det viktigste markedsføringsmiddelet for bedrifter, kan man forvente at bransjeveteraner samler seg bak videoprodusenter, byråer og interne kreative team for å levere bransjen med høykvalitetsinnhold til en lavere kostnad og med bedre søkbarhet. I en bransje dominert av videoinnholdsgiganter som YouTube, kan vi bare skryte av kamerateknologiske fremskritt, superraske nettverk, økt lagringsplass og høyere båndbreddetilgjengelighet. Spillindustrien tar steg vi bare kan drømme om.
Hvordan har videoinnhold stagnert?
Det er allment kjent at når en organisasjon monopoliserer eller dominerer en bransje, blir industrien gammel, lat og kjedelig. Disse monopolene har fått industrien til å stå fast i en tidssprang med kjente innholdsprodusenter som blir late. De såkalte "bransjelederne trenger fortsatt å innovere på virksomhetens innhold, maskinvare og programvareside, og fremmedgjør potensielle unge forbrukere som ønsker noe nyere enn bare en annen plattform for typiske videoer.
Google, Bing og Yahoos tekstinnhold på søkemotorindekssidene. Disse søkemotorene har to hovedfunksjoner: å gjennomsøke og bygge en indeks og gi søkebrukere en rangert liste over nettstedene de har funnet ut som de mest relevante. Men når vi dykker dypere inn i å forstå videoinnhold, trenger de eksisterende søkemotorene større evne til å tolke og rangere videoer på en side. Dette resulterer i at videoinnhold er "ugjennomsiktig", noe som betyr at det blir vanskelig å forstå eller forklare siden eksisterende videometadata er begrenset og villedende. Dessuten er det usikkert om metadata som er tilgjengelig for en søkemotor gjelder spesifikke scener eller videoen. Dette skyldes behovet for indekser på scenenivå, som beskriver innholdet i tidsmessige termer, med tidskodereferanser for hver kategorisering.
Hva er behovet for disse forbedrede søkeparametrene?
Dypsøk er ikke tilgjengelig i videoer. Du må se en lang video med høyttaleren som dekker flere emner, men du er bare interessert i to emner. Du kan ikke navigere i disse to emnene. Dette gjør videoer ugjennomsiktige, og seerne kan bare se dem etter de interessante emnene. Forbedring av søkeparametrene betyr at en seer kan navigere til ønsket scene på tidslinjen.
Muligheten til å indeksere og søke i informasjonen i en bestemt video utover dens metadata-tagger gir nye veier for å tolke dette innholdet, akkurat som skrevet innhold. Forbedrede søkeparametere betyr at plattformer vil oppleve en økt etterspørsel etter videoorganisering og gjenfinning siden seerne nå kan få tilgang til mer nyttig og enkelt videoinnhold.
De AIWORK prosjektet har allerede lagt en fungerende plan for å oppnå dette.
Hvordan AIWORK utnytter blokkjedeteknologi for å styre den stillestående sektoren fremover
Vi har flere teknologier som kan forvandle videoinnhold hvis organisasjoner bruker dem godt. De inkluderer blant annet kunstig intelligens (AI), Blockchain, Virtual Reality (VR), Machine Learning (ML) og Augmented Reality (AR). De AIWORK prosjektet innså at for å forbedre videoinnholdsindustrien, kunne de starte med å slå sammen AI-teknologi med det Blockchain tilbyr og jobbe oppover derfra.
Denne ideen fungerer siden, som AIWORK forklarer, det som trengs for å jobbe med det ugjennomsiktige innholdet i videoen er bruken av AI datasyn, for eksempel ansiktsgjenkjenning, til videoindeksering. Når AI-en forstår hva et ansikt er, kan et menneske veilede AI-en videre ved å lære det å gjenkjenne spesifikke ansikter for å hjelpe det å assosiere forskjellige egenskaper og detaljer ved hvert ansikt med en spesifikk merkelapp, for eksempel skallet eller en persons navn.
Når et ansiktsdatasett er bygget, kan AI sammenligne videobilder med dette datasettet og identifisere spesifikke ansikter, for eksempel en populær kjendis eller en kjent kriminell. Den samme metoden kan gjenkjenne gjenstander som et kjøretøys dekk, landemerker som Eiffeltårnet og actionscener som en kvinne som hopper i fallskjerm.
For å oppsummere er videoer et medium for å få kunnskap, lære nye ferdigheter og tilby underholdning til massene. Folk bruker videosøk for å se på livet fra et nytt perspektiv; derfor, ved å bruke AI- og Blockchain-teknologier for å fornye denne spesielle funksjonen, vil det ikke være noen grense for hva seerne kan lære ved å utføre et raskt videosøk.
Mer om AIWORK-prosjektet her:-
Kilde: https://www.cryptonewsz.com/tracing-enhanced-video-content-paths-in-the-age-of-digital-entertainment/