엔터테인먼트 산업은 거의 모든 청중에게 콘텐츠를 제공하기 때문에 누구나 좋아합니다. 애완 동물을 진정시키는 비디오의 예를 들어보십시오. 그들은 이 산업에서 발견됩니다. 그들은 이 산업에서 발견됩니다. 이러한 많은 사랑을 받고 있음에도 불구하고 동영상 콘텐츠 씬은 다른 산업과는 다른 속도로 발전하고 있습니다. 예, 하지만 더 좋을 수 있습니다.
비디오 콘텐츠가 서서히 기업의 주요 마케팅 수단이 되고 있다는 점을 감안할 때, 업계 베테랑들이 비디오 제작자, 대행사 및 내부 크리에이티브 팀 뒤에서 집결하여 더 낮은 비용과 더 나은 검색 가능성으로 고품질 콘텐츠를 제공하는 업계를 제공할 것으로 기대합니다. YouTube와 같은 동영상 콘텐츠 거대 기업이 지배하는 산업에서 우리는 카메라 기술 발전, 초고속 네트워크, 증가된 스토리지 및 더 높은 대역폭 가용성만을 자랑할 수 있습니다. 게임 산업은 우리가 꿈만 꿀 수 있는 도약을 하고 있습니다.
비디오 콘텐츠는 어떻게 정체되었습니까?
조직이 산업을 독점하거나 지배하면 산업이 낡고 게으르고 지루해진다는 것은 상식입니다. 이러한 독점은 유명한 콘텐츠 제작자가 게을러지는 시간 왜곡에 업계를 갇히게 합니다. 소위 '업계 리더'는 비즈니스 콘텐츠, 하드웨어 및 소프트웨어 측면에서 혁신을 계속해야 하며 일반적인 비디오를 위한 또 다른 플랫폼보다 더 새로운 것을 갈망하는 잠재적인 젊은 소비자를 소외시킵니다.
Google, Bing 및 Yahoo 검색 엔진 색인 페이지의 텍스트 콘텐츠. 이러한 검색 엔진에는 두 가지 주요 기능이 있습니다. 색인을 크롤링 및 구축하고 검색 사용자에게 가장 관련성이 있다고 판단한 웹 사이트의 순위 목록을 제공합니다. 그러나 비디오 콘텐츠를 더 깊이 이해하면 기존 검색 엔진은 페이지에서 비디오를 해석하고 순위를 매기는 더 많은 기능이 필요합니다. 이로 인해 비디오 콘텐츠가 '불투명'해집니다. 즉, 기존 비디오 메타데이터가 제한적이고 오해의 소지가 있기 때문에 이해하거나 설명하기 어렵습니다. 또한 검색 엔진에 접근할 수 있는 메타데이터가 특정 장면이나 비디오에 적용되는지 여부도 불확실합니다. 이는 각 분류에 대한 타임코드 참조와 함께 콘텐츠를 시간적 용어로 설명하는 장면 수준의 인덱스가 필요하기 때문입니다.
이러한 개선된 검색 매개변수가 필요한 이유는 무엇입니까?
동영상에서는 심층 검색을 사용할 수 없습니다. 여러 주제를 다루는 연사와 함께 긴 비디오를 시청해야 하지만 두 가지 주제에만 관심이 있습니다. 이 두 항목을 탐색할 수 없습니다. 이것은 비디오를 불투명하게 만들고 시청자는 흥미로운 주제 후에만 비디오를 볼 수 있습니다. 검색 매개변수를 개선하면 뷰어가 타임라인에서 원하는 장면으로 이동할 수 있습니다.
메타데이터 태그를 넘어 특정 비디오 내의 정보를 인덱싱하고 검색하는 기능은 이 콘텐츠를 서면 콘텐츠와 마찬가지로 해석할 수 있는 새로운 방법을 제공합니다. 개선된 검색 매개변수는 시청자가 이제 더 유용하고 간단한 비디오 콘텐츠에 액세스할 수 있기 때문에 플랫폼에서 비디오 구성 및 검색에 대한 수요가 증가한다는 것을 의미합니다.
XNUMXD덴탈의 AIWORK 프로젝트는 이미 이를 달성하기 위한 작업 청사진을 마련했습니다.
AIWORK가 블록체인 기술을 활용하여 정체된 부문을 발전시키는 방법
우리는 조직에서 비디오 콘텐츠를 잘 활용하면 비디오 콘텐츠를 변환할 수 있는 여러 기술을 보유하고 있습니다. 여기에는 인공 지능(AI), 블록체인, 가상 현실(VR), 머신 러닝(ML), 증강 현실(AR) 등이 포함됩니다. 그만큼 AIWORK 프로젝트는 비디오 콘텐츠 산업을 개선하기 위해 블록체인이 제공하는 것과 AI 기술을 병합하는 것부터 시작하여 거기에서 위로 작업할 수 있다는 것을 깨달았습니다.
이 아이디어는 이후 AIWORK로 작동합니다. 설명, 비디오의 불투명한 콘텐츠 작업을 위해 필요한 것은 비디오 인덱싱에 얼굴 인식과 같은 AI 컴퓨터 비전을 적용하는 것입니다. AI가 얼굴이 무엇인지 이해하면 인간은 특정 얼굴을 인식하도록 AI를 교육하여 각 얼굴의 다양한 특성과 세부 사항을 대머리 또는 사람 이름과 같은 특정 태그와 연결하도록 도와 AI를 추가로 안내할 수 있습니다.
얼굴 데이터 세트가 구축되면 AI는 비디오 이미지를 이 데이터 세트와 비교하고 인기 있는 유명인이나 알려진 범죄자와 같은 특정 얼굴을 식별할 수 있습니다. 같은 방식으로 차량 타이어와 같은 물체, 에펠탑과 같은 랜드마크, 낙하산을 타는 여성과 같은 액션 장면을 인식할 수 있습니다.
요약하자면 비디오는 지식을 얻고 새로운 기술을 배우고 대중에게 엔터테인먼트를 제공하는 매체입니다. 사람들은 비디오 검색을 사용하여 새로운 관점에서 삶을 봅니다. 따라서 AI 및 블록체인 기술을 사용하여 이 특정 기능을 개선하면 시청자가 빠른 비디오 검색을 수행하여 배울 수 있는 내용에 제한이 없습니다.
AIWORK 프로젝트에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
출처: https://www.cryptonewsz.com/tracing-enhanced-video-content-paths-in-the-age-of-digital-entertainment/