Svatko voli industriju zabave jer pruža sadržaj gotovo svakoj publici. Uzmite primjer videa kako biste smirili svoje ljubimce. Nalaze se u ovoj industriji. Nalaze se u ovoj industriji. Unatoč svoj toj ljubavi, scena videosadržaja napreduje drugačijim tempom od ostalih industrija. Da, ali moglo je bolje.
S obzirom da videosadržaj polako postaje glavno marketinško sredstvo za tvrtke, moglo bi se očekivati da će se veterani industrije okupiti iza videoproducenta, agencija i internih kreativnih timova kako bi industriji isporučili sadržaj visoke kvalitete po nižoj cijeni i s boljom pretraživošću. U industriji kojom dominiraju divovi videosadržaja poput YouTubea, možemo se pohvaliti samo napretkom tehnologije kamere, superbrzim mrežama, povećanom pohranom i većom dostupnošću propusnosti. Industrija igara radi skokove o kojima možemo samo sanjati.
Kako je videosadržaj stagnirao?
Opće je poznato da kada organizacija monopolizira ili dominira industrijom, industrija stari, lijena je i dosadna. Ovi monopoli su industriju zaglavili u vremenskoj gužvi, a poznati proizvođači sadržaja postaju lijeni. Takozvani 'vodeći u industriji još uvijek moraju uvesti inovacije na strani poslovnog sadržaja, hardvera i softvera, otuđujući potencijalne mlade potrošače koji žude za nečim novijim od samo još jedne platforme za tipične videozapise.
Tekstualni sadržaj stranica indeksa tražilica Google, Bing i Yahoo. Ove tražilice imaju dvije glavne funkcije: indeksiranje i izrada indeksa te pružanje korisnicima pretraživanja rangirane liste web stranica za koje su utvrdili da su najrelevantnije. Međutim, kada dublje zaronimo u razumijevanje videosadržaja, postojeće tražilice trebaju više sposobnosti za tumačenje i rangiranje videa na stranici. Zbog toga je videosadržaj "neproziran", što znači da ga je teško razumjeti ili objasniti jer su postojeći videopodaci ograničeni i pogrešni. Štoviše, nije sigurno odnose li se metapodaci dostupni tražilici na određene scene ili video. To je zbog potrebe za indeksima na razini scene, koji opisuju sadržaj u vremenskim terminima, s referencama vremenskog koda za svaku kategorizaciju.
Koja je potreba za ovim poboljšanim parametrima pretraživanja?
Duboko pretraživanje nije dostupno u videozapisima. Morate pogledati dugačak video s govornikom koji pokriva više tema, ali vas zanimaju samo dvije teme. Ne možete se kretati kroz ove dvije teme. Zbog toga su videi neprozirni i gledatelji ih mogu pogledati tek nakon zanimljivih tema. Poboljšanje parametara pretraživanja znači da se gledatelj može kretati do željene scene na vremenskoj traci.
Mogućnost indeksiranja i pretraživanja informacija unutar određenog videa izvan njegovih oznaka metapodataka pruža nove načine za tumačenje ovog sadržaja, baš kao i pisanog sadržaja. Poboljšani parametri pretraživanja znače da će platforme svjedočiti povećanoj potražnji za video organizacijom i dohvaćanjem jer gledatelji sada mogu pristupiti korisnijem i jednostavnijem video sadržaju.
Korištenje električnih romobila ističe RAD projekt je već postavio radni plan za postizanje toga.
Kako AIWORK koristi Blockchain tehnologiju za usmjeravanje stagnirajućeg sektora naprijed
Imamo više tehnologija koje bi mogle transformirati videosadržaj ako ih organizacije dobro iskoriste. Među ostalima uključuju umjetnu inteligenciju (AI), Blockchain, virtualnu stvarnost (VR), strojno učenje (ML) i proširenu stvarnost (AR). The RAD projekt shvatio da bi za poboljšanje industrije videosadržaja mogli započeti spajanjem AI tehnologije s onim što Blockchain nudi i odatle ići prema gore.
Ova ideja funkcionira jer, kao AIWORK objašnjava, ono što je potrebno za rad s neprozirnim sadržajem videa je primjena AI računalnog vida, kao što je prepoznavanje lica, za indeksiranje videa. Nakon što umjetna inteligencija shvati što je lice, čovjek može dalje voditi umjetnu inteligenciju učeći je da prepozna određena lica kako bi mu pomogla povezati različite karakteristike i detalje svakog lica s određenom oznakom, kao što je ćelavost ili ime osobe.
Nakon što se izgradi skup podataka o licu, AI može usporediti video slike s tim skupom podataka i identificirati određena lica, poput popularne slavne osobe ili poznatog kriminalca. Ova ista metoda može prepoznati objekte poput gume vozila, znamenitosti poput Eiffelovog tornja i akcijske scene poput žene koja skače padobranom.
Ukratko, videi su medij za stjecanje znanja, učenje novih vještina i nuđenje zabave masama. Ljudi koriste video pretraživanja kako bi pogledali život iz nove perspektive; stoga, korištenjem AI i Blockchain tehnologija za unaprjeđenje ove posebne značajke, neće biti ograničenja onome što gledatelji mogu naučiti provođenjem brze video pretrage.
Više o projektu AIWORK ovdje:-
Izvor: https://www.cryptonewsz.com/tracing-enhanced-video-content-paths-in-the-age-of-digital-entertainment/