Vsi imajo radi zabavno industrijo, ker zagotavlja vsebino skoraj vsakemu občinstvu. Vzemite primer videoposnetkov, da pomirite svoje ljubljenčke. Najdemo jih v tej industriji. Najdemo jih v tej industriji. Kljub vsej tej ljubezni se scena video vsebin premika naprej z drugačno hitrostjo kot druge industrije. Da, ampak lahko bi bilo bolje.
Glede na to, da video vsebine počasi postajajo glavno marketinško sredstvo za podjetja, bi pričakovali, da se bodo veterani industrije zbrali za video producenti, agencijami in notranjimi kreativnimi ekipami, da bi industriji zagotovili visokokakovostno vsebino po nižji ceni in z boljšo možnostjo iskanja. V industriji, v kateri prevladujejo velikani video vsebin, kot je YouTube, se lahko pohvalimo samo z napredkom tehnologije kamer, super hitrimi omrežji, povečanim prostorom za shranjevanje in večjo razpoložljivostjo pasovne širine. Igralniška industrija dela preskoke, o katerih lahko samo sanjamo.
Kako je videovsebina stagnirala?
Splošno znano je, da ko organizacija monopolizira ali prevladuje v panogi, ta postane stara, lena in dolgočasna. Zaradi teh monopolov je industrija obtičala v časovni stiski, slavni ustvarjalci vsebin pa so postali leni. Tako imenovani "voditelji v panogi morajo še vedno uvajati inovacije na strani vsebine, strojne in programske opreme podjetja, kar odtujuje potencialne mlade potrošnike, ki hrepenijo po nečem novejšem kot le še eni platformi za tipične videoposnetke.
Besedilna vsebina strani indeksa iskalnikov Google, Bing in Yahoo. Ti iskalniki imajo dve glavni funkciji: iskanje po vsebini in ustvarjanje indeksa ter zagotavljanje uporabnikom iskanja razvrščenega seznama spletnih mest, za katera so ugotovili, da so najbolj ustrezna. Ko pa se poglobimo v razumevanje video vsebine, obstoječi iskalniki potrebujejo več zmožnosti interpretacije in razvrščanja videoposnetkov na strani. Posledica tega je, da je video vsebina "nepregledna", kar pomeni, da jo je težko razumeti ali razložiti, saj so obstoječi video metapodatki omejeni in zavajajoči. Poleg tega ni gotovo, ali metapodatki, dostopni iskalniku, veljajo za določene prizore ali video. To je posledica potrebe po indeksih na ravni scene, ki opisujejo vsebino v časovnem smislu, s sklici na časovno kodo za vsako kategorizacijo.
Kakšna je potreba po teh izboljšanih iskalnih parametrih?
Globoko iskanje ni na voljo v videoposnetkih. Gledati morate dolg videoposnetek z govorcem, ki pokriva več tem, a vas zanimata le dve temi. Ne morete krmariti po teh dveh temah. Zaradi tega so videoposnetki nepregledni in gledalci si jih lahko ogledajo šele po zanimivih temah. Izboljšanje iskalnih parametrov pomeni, da se lahko gledalec pomakne do želenega prizora na časovnici.
Zmožnost indeksiranja in iskanja informacij znotraj določenega videoposnetka zunaj njegovih metapodatkovnih oznak ponuja nove možnosti za razlago te vsebine, tako kot pisne vsebine. Izboljšani iskalni parametri pomenijo, da bodo platforme priča povečanemu povpraševanju po video organizaciji in iskanju, saj lahko gledalci zdaj dostopajo do uporabnejše in enostavnejše video vsebine.
O LETNO DELO projekt je že postavil delovni načrt za dosego tega.
Kako AIWORK izkorišča tehnologijo veriženja blokov za usmerjanje stagnirajočega sektorja naprej
Imamo več tehnologij, ki bi lahko spremenile video vsebino, če bi jih organizacije dobro uporabile. Med drugim vključujejo umetno inteligenco (AI), verigo blokov, virtualno resničnost (VR), strojno učenje (ML) in obogateno resničnost (AR). The LETNO DELO projekta ugotovil, da bi lahko za izboljšanje industrije video vsebin začeli z združitvijo tehnologije umetne inteligence s tem, kar ponuja Blockchain, in od tam nadaljevali.
Ta ideja deluje že od takrat, kot AIWORK razlaga, kar je potrebno za delo z neprozorno vsebino videa, je uporaba računalniškega vida umetne inteligence, kot je prepoznavanje obraza, za indeksiranje videa. Ko umetna inteligenca razume, kaj je obraz, lahko človek nadalje vodi umetno inteligenco tako, da jo nauči prepoznati določene obraze in ji pomaga povezati različne značilnosti in podrobnosti vsakega obraza z določeno oznako, kot je plešavost ali ime osebe.
Ko je nabor podatkov o obrazih zgrajen, lahko umetna inteligenca primerja video slike s tem naborom podatkov in prepozna določene obraze, kot je priljubljena slavna oseba ali znani kriminalec. Ta ista metoda lahko prepozna predmete, kot je pnevmatika vozila, znamenitosti, kot je Eifflov stolp, in akcijske prizore, kot je ženska, ki skače s padalom.
Če povzamemo, so videi medij za pridobivanje znanja, učenje novih veščin in ponujanje zabave množicam. Ljudje uporabljajo video iskanje, da bi pogledali na življenje z nove perspektive; zato z uporabo tehnologij umetne inteligence in veriženja blokov za prenovo te posebne funkcije ne bo omejitev glede tega, kaj se lahko gledalci naučijo s hitrim iskanjem videoposnetkov.
Več o projektu AIWORK tukaj:-
Spletna stran | Telegram | Twitter | srednje
Vir: https://www.cryptonewsz.com/tracing-enhanced-video-content-paths-in-the-age-of-digital-entertainment/