エンターテインメント業界は、ほぼすべての視聴者にコンテンツを提供するため、誰もが大好きです。 ペットを落ち着かせるビデオの例を見てみましょう。 彼らはこの業界で発見されました。 彼らはこの業界で発見されました。 多くの愛を受けながらも、映像コンテンツシーンは他の業界とは違うペースで進んでいます。 はい、しかしそれはもっと良いかもしれません。
ビデオ コンテンツがビジネスの主なマーケティング手段になりつつあることを考えると、業界のベテランがビデオ プロデューサー、エージェンシー、および社内のクリエイティブ チームの背後に結集し、高品質のコンテンツを低コストでより優れた検索性で業界に提供することが期待されます。 YouTube のようなビデオ コンテンツの巨大企業が支配する業界では、カメラ技術の進歩、超高速ネットワーク、ストレージの増加、およびより高い帯域幅の可用性しか自慢できません。 ゲーム業界は、私たちが夢見ることしかできない飛躍を遂げています。
ビデオコンテンツはどのように停滞していますか?
ある組織が業界を独占または支配すると、その業界は古くなり、怠惰で退屈なものになることはよく知られています。 これらの独占により、業界はタイム ワープに陥り、有名なコンテンツ メーカーは怠惰になります。 いわゆる「業界のリーダー」は、ビジネスのコンテンツ、ハードウェア、およびソフトウェアの面で革新を続ける必要があり、典型的なビデオの単なる別のプラットフォームよりも新しいものを切望する潜在的な若い消費者を遠ざけています.
Google、Bing、および Yahoo 検索エンジンのインデックス ページのテキスト コンテンツ。 これらの検索エンジンには、インデックスのクロールと構築、および検索ユーザーが最も関連性が高いと判断した Web サイトのランク付けされたリストの提供という XNUMX つの主要な機能があります。 しかし、動画コンテンツの理解を深めると、既存の検索エンジンには、ページ上の動画を解釈してランク付けするためのより多くの機能が必要になります。 これにより、ビデオ コンテンツが「不透明」になります。つまり、既存のビデオ メタデータが限定的で誤解を招くため、理解や説明が難しくなります。 さらに、検索エンジンがアクセスできるメタデータが特定のシーンやビデオに適用されるかどうかも不明です。 これは、シーン レベルでのインデックスの必要性によるものです。インデックスは、コンテンツを時間的に記述し、各分類のタイムコード リファレンスを使用します。
これらの改善された検索パラメータの必要性は何ですか?
ビデオでは詳細検索は利用できません。 スピーカーが複数のトピックをカバーしている長いビデオを見る必要がありますが、XNUMX つのトピックにしか興味がありません。 これら XNUMX つのトピックをナビゲートすることはできません。 これにより動画が不透明になり、視聴者は興味深いトピックの後にしか動画を見ることができなくなります。 検索パラメーターを改善することは、視聴者がタイムライン内の目的のシーンに移動できることを意味します。
メタデータ タグを超えて特定のビデオ内の情報をインデックス化して検索する機能は、書かれたコンテンツと同様に、このコンテンツを解釈するための新しい手段を提供します。 検索パラメータの改善は、視聴者がより便利で簡単なビデオ コンテンツにアクセスできるようになったため、ビデオの整理と検索に対する需要がプラットフォームで増加することを意味します。
アイワーク プロジェクトは、これを達成するための実用的な青写真をすでにレイアウトしています。
AIWORK がブロックチェーン テクノロジーを活用して停滞しているセクターを前進させる方法
組織がそれらを有効に活用すれば、ビデオ コンテンツを変換できるテクノロジーが複数あります。 それらには、人工知能 (AI)、ブロックチェーン、仮想現実 (VR)、機械学習 (ML)、拡張現実 (AR) などが含まれます。 の アイワーク プロジェクトは、ビデオ コンテンツ業界を改善するために、AI テクノロジをブロックチェーンが提供するものと統合することから始め、そこから上向きに作業できることに気付きました。
このアイデアは、AIWORKとして機能します。 説明して、ビデオの不透明なコンテンツを処理するために必要なのは、顔認識などの AI コンピューター ビジョンをビデオのインデックス作成に適用することです。 AI が顔とは何かを理解すると、人間は AI に特定の顔を認識するように教えて、各顔のさまざまな特徴や詳細を特定のタグ (禿頭や人の名前など) に関連付けることができるようにすることで、AI をさらに導くことができます。
顔データセットが構築されると、AI はビデオ画像をこのデータセットと比較し、人気のある有名人や既知の犯罪者などの特定の顔を識別できます。 これと同じ方法で、車のタイヤ、エッフェル塔などのランドマーク、パラシュートで降りる女性などのアクション シーンなどのオブジェクトを認識できます。
要約すると、動画は知識を獲得し、新しいスキルを学び、大衆に娯楽を提供するための媒体です。 人々は動画検索を使用して、人生を新しい視点から見ています。 したがって、AI とブロックチェーン技術を使用してこの特定の機能を刷新することにより、視聴者が高速なビデオ検索を実行することで学べることに制限はなくなります。
AIWORK プロジェクトの詳細はこちら:-
ソース: https://www.cryptonewsz.com/tracing-enhanced-video-content-paths-in-the-age-of-digital-entertainment/