人工智能+视频 Viscovery欲成为视频搜索界谷歌

提及人工智能,人们的第一反应也许是谷歌旗下的人工智能围棋程序“AlphaGo”,这位“围棋高手”的丰功伟绩一度成为全世界人民关注的焦点,这无疑为其代表的人工智能做了一番广告宣传。然而,如果认为人工智能的应用领域仅仅局限于下围棋,那就大错特错了。

Viscovery作为一家基于人工智能应用于视频识别的研发企业,不仅深耕视频广告精准化的探索,还在视频大数据搜索、IoT物联网等多个方向均表现出世界领先级别的水平。

2017年3月31日-4月1日,Viscovery作为唯一一家“人工智能+视频广告”的技术营销类公司,受邀参加在上海举办的第十六届中国广告与品牌大会,与各位顶级传媒人、业界资深学者共同探讨广告未来新生态。Viscovery凭借其先进的视频内容识别技术闪耀全场,成为大会的一大亮点。


人工智能+视频 Viscovery欲成为视频搜索界谷歌_第1张图片

在演讲中,Viscovery创始人兼CEO黄俊杰(Amos Huang)正式对外发布全新“视频内容定向” 投放模式,并诚邀品牌主和广告代理公司通过官方微信渠道进行免费申请,引爆全场关注。

更为精准的双向视频互动

与传统的视频内容单项传送不同的是,借助Viscovery的视频识别技术,用户能够轻松地与视频内容达成双向互动。

过去,人们在看电视或网络视频时都只是局限于“看”,这仅仅是一个单向的传播——即视频播什么,用户看什么。而现在,人们的社交、搜索等动作都能够获得即时的反馈,这便是双向互动。

如何将双向的互动应用于视频领域?淘宝直播也许是一个较为简单粗暴的例子。主播在直播过程中可以向观众传达商品信息,而观众也可以点击屏幕下方的相关按钮,完成购买的行为。这样的营销手段不失为一招妙棋,然而高昂的营销费用以及受限的平台与视频资源等诸多原因,进一步限制了视频双向互动延展的可能性。

配合Viscovery的AI视频识别技术,视频双向互动的领域与用户体验将大幅提升。比如在爱奇艺、优酷的边看边买,就是一种更具技术优势、人群更为精准的互动模式。用户在视频中看到某个明星穿着的衣服、佩戴的首饰、或是驾驶的座驾,一旦激起了兴趣,就可以直接进行购买行为。在对的场景(KEY MOMENT)中,让用户与视频内容本身产生互动。

这样的先进技术,势必会带来视频广告的颠覆性改变。以往的视频广告更多是基于人群标签而进行的定制化投放,而对于广告出现的时间节点则无能为力,仅仅局限于视频开始与结束时的贴片广告,或是其他人为决定的时间点。

Viscovery可以做到将视频中的内容逐帧分析,这也就意味着,Viscovery可以告诉广告主,在视频的7分42秒、画面左下方将有品牌产品露出,请问是否需要展现广告?当然,实际的广告投放过程中并没有这么麻烦,Viscovery将会自动分析相关视频数据库中的所有视频,并自动得出最佳的广告投放节点,完成视频广告定制化向自动化的转变。

丰富多样的应用场景

如果只是单纯地做到画面的分析,那将远远无法满足实际应用的需求。例如,视频中出现了男主角哭泣的画面,而旁白说的是女朋友因车祸不幸去世,如果单靠画面的分析,是无法得出正确信息的,音频同样需要被纳入分析的范畴。事实上,在纷繁复杂的各类场景中,目前世界上没有任何一种技术可以达到百分之百的精准识别。

因此,Viscovery共需要收集并分析7大类内容,才能确保信息的精准性。利用FITAMOS整合的计算机视觉与深度学习技术,VDS(Video Discovery Service智能视频探索平台)可以挖掘视频内包括人脸、图片/商标、文字、声音、动作、物件、场景信息在内的所有具有价值的信息。

Viscovery通过尽可能多的层面进行视频分析,从而达到效果的精准化,也只有在这样的识别技术下,Viscovery才能将这项技术应用于更多复杂的场景中。

可以想象,在未来的足球比赛直播中,观众只需点击屏幕上出现的球员,即可实时了解到这名球员的所有信息;而解说员也无需在通过短信这类单一的方式来与观众进行互动,FITAMOS技术将根据直播视频的分析结果,自动生成例如进球、红牌等关联性话题,实时与观众进行互动。

此外,视频大数据搜索也将成为可能,用户只需提交相关的人物资料(图片,关键词、场景等),便可以在本地或网络上搜寻到所有与该人物相关的视频。

据Viscovery透露,AI视频识别技术的应用领域相当广泛,光是目前已有合作的项目就包括情境式广告、视频内容互动、IoT物联网服务等,随着行业的进一步发展,越来越多的应用场景将被开发挖掘出来。

比谷歌更强

同为人工智能领域的探索者,谷歌目前已经实现了对于视频中物件的识别运用,谷歌的无人驾驶技术便是研究成果的最好例证。而Viscovery目前则是全世界唯一一家可以做到FITAMOS技术整合的公司。据Viscovery创始人黄俊杰透露,与谷歌之间的差异主要体现在研究方向上的不同。

谷歌的视频识别内容比Viscovery要宽泛许多,花草树木、石子能微小物件都在谷歌的识别范围之内,但识别的精确度却仍处于较为落后的阶段。“在谷歌的系统中,他也许能够识别出大量的物件,但却无法做到定位,它的提示也仅仅是‘此画面中也许存在某某物品’。”

由此联想到前一阵子爆出的谷歌“广告门”,其背后的技术原因也就可想而知了。由于在审核中错误地通过了极端组织视频,导致该广告出现在Youtube等网站上,据推测,该失误将致使谷歌造成7.5亿美元的经济损失,相当于年收入的7.5%。

事实上,Viscovery将来的发展方向也确实是深耕于视频广告领域,相比较谷歌“宽泛而不精确”的识别技术,Viscovery的六大维度广告数据(标签类别、关键词、出现位置、画面占比、持续时长、出现时间)能够给予广告主更为精准的营销方式。Amos表示,内容相关联性的广告投放相比于传统投放整体点击率提升60%,同样的预算能够产生2倍的投资回报率,这从侧面也反映出Viscovery在人工智能视频广告领域的绝对实力。

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