浅谈数据标注类型中的视频标注

视频数据标注是一种对视频剪辑进行标注的过程。 进行标注后的视频数据将作为训练数据集用于训练深度学习和机器学习模型中去，这些预先训练的神经网络之后会被用于计算机视觉领域。与图像数据标注类似，视频标注是一种让计算机能够识别出对象的过程，这两种标注方法都被广泛应用到计算机领域中。

什么是视频标注？

在视频数据标注过程中，专业标注员和自动化标准工具被有效的结合起来，用来标注视频素材中的目标对象，这种经过标注的素材将由一台由AI支持的计算机进行进一步的处理，识别出未标注的新视频中的目标对象。视频标签越准确，AI模型的表现就越好。

其实，视频的数据结构比图像更复杂。但就每个数据单位的信息来说，视频的洞察力比图像更强。利用视频，团队不仅可以识别出对象的位置，还可以识别该对象是否在移动以及正在向哪个方向移动。例如，图像无法看出一个人是要站起来还是正要做下去，但从一段视频中我们就可以明确看出这一情况。

视频还可以利用先前帧中的信息来识别可能被部分遮挡的对象。而图像就不具备这个功能。因此，视频可以为我们提供更多的更全面的信息。

视频标注过程

与图像标注相比，视频标注的难度相对较大。标注员必须同步和跟踪在各帧之间不断变换其状态的对象。为了提高标注效率，许多标注团队开始使用自动化的流程组件，当今的计算机技术已经可以在不需要人工干预的情况下跨帧对对象进行追踪，视频标注过程通常比图像标注快得多，可以有效降低人力标注带来的成本。

视频标注的方法

单一图像法

在自动化工具出现之前，视频标注效率并不高。各公司使用单一图像法提取视频中的所有帧，然后使用标准图像标注技术将它们作为图像来进行标注，但这个过程并没有利用到视频标注的优势，并且与标注大量图像一样既费时又花费巨大。一个对象可能会在上一帧被归入一个类别，在下一帧又被归入另一个类别，这样错误率就会增加。

连续帧法

现如今，我们可以使用自动化工具，通过连续帧法简化视频标注过程。计算机可以逐帧自动跟踪对象及其位置，从而保持所捕获信息的连续性和流畅性。计算机依靠像光学流这类的连续帧技术来分析前一帧和后一帧中的像素，并预测当前帧中像素的运动。

通过这种背景级别，计算机可以准确地识别出对象在视频开头什么时候出现，又在几帧时消失，然后再次出现。如果标注团队改用单一图像法，就会在该对象后来再次出现时将它错误地识别成另一个对象。

但这种方法还存在缺陷，捕获的视频的分辨率可能很低。为了解决这个问题，研发团队也正在努力改进内插工具，为了更好地利用各帧的背景来识别对象。

应用前景

随着人工智能的快速发展，AI技术加速落地各个行业，各大企业对数据标注的要求也越来越高，大量的垂直领域的数据产生，数据标注很好的满足了这些需求，比如，为人脸识别场景的人脸人像数据服务、为视频主体的视频标注服务，为自动驾驶场景的数据服务等等。这些标注完的训练集将被广泛应用于计算机视觉，而计算机视觉作为使用机器学习和深度学习模型处理视觉数据的工具、已被大量应用于人脸识别、图像分类和自动视频标注平台等场景中。

未来，人工智能的不断发展必将为数据标注行业带来无限生机。

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