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人工智能如何鉴别视频内容

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本文摘要:移动互联网时代,视频传播具有碎片化、质量残差参差、传播成本低、负面内容杀伤力大的特点。每天产生数千万小时的视频内容,其中有大量的不当视频,还包括躲猫猫式的直播。在具有隐蔽性的海量数据面前,几乎依赖人工是没有办法解决问题内容审查难题,这给视频的内容管理带给了极大的压力。 因此,人工智能也许是视频内容管理的不二之中选。在大数据基础上,在视频文件或直播中,人工智能可以展开智能化视频分析。较慢辨识视频中人脸、声音、文字、物品、不道德、场景等信息,为决策获取参照。

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移动互联网时代,视频传播具有碎片化、质量残差参差、传播成本低、负面内容杀伤力大的特点。每天产生数千万小时的视频内容,其中有大量的不当视频,还包括躲猫猫式的直播。在具有隐蔽性的海量数据面前,几乎依赖人工是没有办法解决问题内容审查难题,这给视频的内容管理带给了极大的压力。

因此,人工智能也许是视频内容管理的不二之中选。在大数据基础上,在视频文件或直播中,人工智能可以展开智能化视频分析。较慢辨识视频中人脸、声音、文字、物品、不道德、场景等信息,为决策获取参照。

具体来说,内容审查可化繁为简,将视频、直播内容转化成为人工智能可以辨别的内容比如图片和文字,通过图片辨识、语音语义辨识等人工智能技术对类似物体如人体、刀具、枪支等做到辨别。搜寻了一系列文章,才找到,在网络视频内容审查这件事上,如今有数多家平台商发售了人工智能技术的应用服务,百度即是其中之一。说道视频内容审查有可能大家感觉不会较为坦率,隐晦点,大约就是原本人工辨别(暴恐血腥、不良信息)现今已演化到了机器辨别的阶段。至于审查效率提高了多少,提到下网易杭州研究院继续执行院长汪源的话:“现在依赖深度自学的算法需要做99.8%的准确率。

”这样显然,人工智能技术在网络视频内容审查方面的起到堪称是一场“轻量级”的智能视频分析应用于,“轻量级”则是相对于专业级的安防监控视频的规模而言。某种程度是视频内容检测、分析和搜寻,网络视频和监控视频几乎是两个级别。无论是分析的视频数据量还是视频内容的类型都有很大的差异。

量有所不同首先从视频数据的量来看,网站视频主要集中于在各平台播映的影视剧、PGC/工作室内容、网友上载的原创视频(UGC)以及这两年来窜红的网络直播视频上,这其中,数据量仅次于的要数网络直播视频,这类视频同归属于网友原创视频的类型,也是各平台审查力度仅次于的一类视频资源。据2015年艾媒的视频直播市场调研数据来看,仅有2015年,全国在线直播平台数量就相似200家,大型直播平台每日高峰时段同时在线人数相似400万,同时直播的房间数量多达3000个,这样算下来每日高峰阶段即有600000在线视频直播的内容输入,这还只是两年前仅有网站直播视频这一项的数据量,如今这个数据难道早就刷出有几倍。

不过尽管如此,相比于城市视频监控的数据规模,网站视频的数据量依然只是较小的一部分比例。安防视频监控实施的是7*24*365的全时段运作,以一个摄像头密度为6000的小型城市为事例,6000高清摄像头一小时的视频大小将有10800000MB,一天算下来,一个城市将有247TB的视频数据,一个月7416TB,而这意味着是一个超小型城市的视频数据量。内容类型有所不同网络视频大体可分成娱乐、生活、新闻、体育、在线教育、游戏、电竞等类别,无论是影视剧还是网络直播,审查的目标主要是查阅视频内容否牵涉到朱鼓吹、暴恐血腥、政治脆弱、欺诈广告等,审查的项目除了视频画面本身之外,还包括图片、文字、弹幕、网友facebook、蓄意刷榜、活动反作弊等项目。

其中辨别不良信息是网站视频内容审查的仅次于项目。而安防监控视频的内容则源于动态的社会场景画面,融合公安、交通等应用领域的实际业务,主要针对的是对视频画面中人、车、物三大元素的检测和分析,细化为对目标的类型、大小、颜色、方向、速度、运动轨迹等各项特征的辨识和分析人工智能如何辨别不良信息?由于视频数据量和内容类型的大不相同,因此,使用的视频内容分析手段也有所针对性。更加确切的说,网站视频的视频内容分析主要是为做到内容审查,在此基础之上,视频平台商也不会通过内容分析技术来优化用户体验,这些我们可以从百度、网易等互联网厂商的发售的涉及服务内容中感觉获得。

比如网易发售的网易易盾针对机器辨别不良信息自律研发了一套图片特征提取算法,还包括人体肤色辨识、人体特征部位辨识、人体姿势辨识等技术。同时,基于深度自学的算法,易盾累积了大量的样本数据,用计算机仿真人脑神经网络的原理,使计算机训练后不具备一定的辨识能力,在没明确特征样本库的情况下也可以对内容展开辨识与分类。

百度在其云视频生态解决方案主打的视频内容分析VCA(VideoContentAnalysis),需要通过人工智能技术,对视频展开语音、文字、人脸、物体等多维度智能分析,它统合了百度的深度自学、自然语言处置等人工智能技术,反对视频分类、视频元素萃取、关键字萃取以及自定义模型,限于于黄反、暴恐、政治脆弱、资质审查等内容审查场景,在萃取了关键的内容信息之后,还可输入视频内容的绿标签(TAG),从而提升搜寻准确度和用户引荐视频的曝光量,提高视频的个性化引荐和检索能力。人工智能在网络视频内容审查方面的应用于只不过也并非才蓬勃发展,除百度、网易外,也有不少技术提供商和视频平台商达成协议合作发售了涉及服务项目。从身体健康人与自然的视频运营环境的角度考虑到,人工智能技术的应用于,对人力、财力都是一种和平,并且迎合了当前用户对个性化视频内容的市场需求。某种程度是进阶到人工智能技术应用于的阶段,深度自学算法必不可少,样本训练也某种程度最重要,在安防智能视频分析已沦为常态,并且极具规模化、智能化效应。

安防监控视频分析主要是为视频关键信息的高效萃取和结构化做到前期的打算,将视频数据语义化。由于安防视频监控的数据主要由社会动态画面包含,所以智能分析技术中常用的算法也以计算机视觉领域的算法居多,如前背景建模、目标检测、分类、辨识、追踪、特征点萃取、给定、运动估算等等。在分析的类型上还细分为临床类智能分析、辨识类智能分析、不道德类智能分析等,由于视频数据量极大,因此,安防视频智能分析目前也普遍使用韧融合、前后末端融合的方式来构建智能分析性能的最大化,这些都是网络视频分析不能相提并论的应用于规模,当然,这也是商业应用于和专业领域应用于差异所要求的。


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