Kaikki rakastavat viihdeteollisuutta, koska se tarjoaa sisältöä lähes jokaiselle yleisölle. Ota esimerkki videoista rauhoitellaksesi lemmikkisi. Niitä löytyy tällä alalla. Niitä löytyy tällä alalla. Kaikesta tästä rakkaudesta huolimatta videosisältökenttä etenee eri vauhtia kuin muilla toimialoilla. Kyllä, mutta se voisi olla parempi.
Koska videosisällöstä on pikkuhiljaa tulossa yritysten tärkein markkinointikeino, alan veteraanien voisi olettaa kerääntyvän videotuottajien, toimistojen ja sisäisten luovien tiimien taakse tarjotakseen alalle korkealaatuista sisältöä halvemmalla ja paremmalla haetavuudella. YouTuben kaltaisten videosisällön jättiläisten hallitsemalla alalla voimme ylpeillä vain kameratekniikan kehityksestä, huippunopeista verkoista, lisääntyneestä tallennustilasta ja suuremmasta kaistanleveyden saatavuudesta. Peliala tekee harppauksia, joista voimme vain haaveilla.
Miten videosisältö on pysähtynyt?
On yleisesti tiedossa, että kun organisaatio monopolisoi tai hallitsee toimialaa, ala vanhenee, laiska ja tylsä. Nämä monopolit ovat saaneet alan jumissa aikavääristymään kuuluisien sisällöntuottajien laiskeutuessa. Niin sanottujen alan johtajien on edelleen innovoitava yrityksen sisältö-, laitteisto- ja ohjelmistopuolella, mikä vie potentiaaliset nuoret kuluttajat, jotka kaipaavat jotain uudempaa kuin pelkkä alusta tyypillisille videoille.
Googlen, Bingin ja Yahoo-hakukoneiden hakemistosivujen tekstisisältö. Näillä hakukoneilla on kaksi päätoimintoa: indeksointi ja hakemiston luominen sekä hakukäyttäjille listattu luettelo verkkosivustoista, jotka he ovat määrittäneet tärkeimmiksi. Kuitenkin, kun sukeltamme syvemmälle videosisällön ymmärtämiseen, nykyiset hakukoneet tarvitsevat enemmän kykyä tulkita ja luokitella videoita sivulla. Tämä johtaa siihen, että videosisältö on "läpinäkymätöntä", mikä tarkoittaa, että sitä on vaikea ymmärtää tai selittää, koska nykyiset videon metatiedot ovat rajallisia ja harhaanjohtavia. Lisäksi on epävarmaa, koskevatko hakukoneen käytettävissä olevat metatiedot tiettyjä kohtauksia tai videota. Tämä johtuu kohtaustason indeksien tarpeesta, jotka kuvaavat sisältöä ajallisesti, aikakoodiviittauksilla jokaiselle luokittelulle.
Mihin näitä parannettuja hakuparametreja tarvitaan?
Syvähaku ei ole käytettävissä videoissa. Sinun on katsottava pitkä video, jossa puhuja kattaa useita aiheita, mutta olet kiinnostunut vain kahdesta aiheesta. Et voi navigoida näissä kahdessa aiheessa. Tämä tekee videoista läpinäkymättömiä, ja katsojat voivat katsoa niitä vasta mielenkiintoisten aiheiden jälkeen. Hakuparametrien parantaminen tarkoittaa, että katsoja voi navigoida haluttuun kohtaukseen aikajanalla.
Mahdollisuus indeksoida ja etsiä tietyn videon tietoja sen metatietotunnisteiden lisäksi tarjoaa uusia tapoja tulkita tätä sisältöä, aivan kuten kirjoitetun sisällön. Parannetut hakuparametrit tarkoittavat, että alustoilla on lisääntynyt kysyntä videoiden järjestämiselle ja haulle, koska katsojat voivat nyt käyttää hyödyllisempää ja yksinkertaisempaa videosisältöä.
- AIWORK projekti on jo laatinut toimivan suunnitelman tämän saavuttamiseksi.
Kuinka AIWORK hyödyntää Blockchain-teknologiaa ohjatakseen pysähtyneen sektorin eteenpäin
Meillä on useita tekniikoita, jotka voivat muuttaa videosisältöä, jos organisaatiot hyödyntävät niitä. Niihin kuuluvat muun muassa tekoäly (AI), Blockchain, virtuaalitodellisuus (VR), koneoppiminen (ML) ja lisätty todellisuus (AR). The AIWORK Projekti tajusi, että videosisältöteollisuuden parantamiseksi he voisivat aloittaa yhdistämällä tekoälyteknologian Blockchainin tarjoamaan ja työskennellä siitä ylöspäin.
Tämä idea toimii vuodesta lähtien AIWORKina selittää, mitä tarvitaan työskentelyyn videon läpinäkymättömän sisällön kanssa, on tekoälyn tietokonenäön, kuten kasvojentunnistuksen, soveltaminen videon indeksointiin. Kun tekoäly ymmärtää, mitä kasvot ovat, ihminen voi ohjata tekoälyä edelleen opettamalla sen tunnistamaan tietyt kasvot, jotta se voi yhdistää kunkin kasvon eri ominaisuudet ja yksityiskohdat tiettyyn tunnisteeseen, kuten kaljuuntumiseen tai henkilön nimeen.
Kun kasvotietojoukko on rakennettu, tekoäly voi verrata videokuvia tähän tietojoukkoon ja tunnistaa tietyt kasvot, kuten suosittu julkkis tai tunnettu rikollinen. Tämä sama menetelmä tunnistaa esineitä, kuten ajoneuvon renkaan, maamerkit, kuten Eiffel-tornin, ja toimintakohtauksia, kuten laskuvarjohyppyä.
Yhteenvetona voidaan todeta, että videot ovat väline tiedon hankkimiseen, uusien taitojen oppimiseen ja viihteen tarjoamiseen massoille. Ihmiset käyttävät videohakuja katsoakseen elämää uudesta näkökulmasta. Siksi käyttämällä tekoäly- ja Blockchain-tekniikoita tämän ominaisuuden uudistamiseen ei ole rajoituksia sille, mitä katsojat voivat oppia suorittamalla nopean videohaun.
Lisää AIWORK-projektista täällä: -
Lähde: https://www.cryptonewsz.com/tracing-enhanced-video-content-paths-in-the-age-of-digital-entertainment/