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谷歌發(fā)布云視頻智能API,要給計算機視覺“黑暗物質(zhì)光芒”

發(fā)布時間:2017-03-10

 隨著移動視頻應(yīng)用的推動,手機直播、VR、AR視頻、直播互動等實時視頻系統(tǒng)應(yīng)用越來越廣,基于視頻營銷、視頻巡檢、視頻協(xié)助等應(yīng)用在企業(yè)、娛樂、教育等市場普遍應(yīng)用。但我們看到基于視頻內(nèi)容的分析還發(fā)展滯后,谷歌發(fā)布的云視頻智能API給我們帶來新的機遇,視頻不僅僅是發(fā)布出來和觀看的價值,還能夠用于智能分析,基于內(nèi)容挖掘價值,將成為未來新的發(fā)展機遇。

 

Google Cloud Next' 17大會上,谷歌負責(zé)人工智能和機器學(xué)習(xí)研究的負責(zé)人李飛飛女士,介紹了谷歌人工智能研究的新成果,以及可以供外部開發(fā)者利用的新接口等,發(fā)布了新的機器學(xué)習(xí)APIVideo Intelligence API,可以自動識別視頻中的物體,讓視頻實現(xiàn)可搜索。

李飛飛稱,視頻一直被視為計算機視覺里面的暗物質(zhì),無非像圖片一樣實現(xiàn)便捷的搜索,但新的API可以幫助開發(fā)者開發(fā)出從視頻中讀取實體的應(yīng)用。

 

Google Video Intelligence演示中,視頻API可實現(xiàn)搜索棒球、狗這樣的實體,并標(biāo)出在視頻中出現(xiàn)的位置,從而得到物體在視頻中出現(xiàn)的頻率。除了提取數(shù)據(jù),API還允許在對變換的場景打標(biāo)簽。

 

隨著移動視頻應(yīng)用的推動,手機直播、VRAR視頻、直播互動等實時視頻系統(tǒng)應(yīng)用越來越廣,基于視頻營銷、視頻巡檢、視頻協(xié)助等應(yīng)用在企業(yè)、娛樂、教育等市場普遍應(yīng)用。但我們看到基于視頻內(nèi)容的分析還發(fā)展滯后,谷歌發(fā)布的云視頻智能API給我們帶來新的機遇,視頻不僅僅是發(fā)布出來和觀看的價值,還能夠用于智能分析,基于內(nèi)容挖掘價值,將成為未來新的發(fā)展機遇。

 

Google Cloud Next' 17大會上,谷歌負責(zé)人工智能和機器學(xué)習(xí)研究的負責(zé)人李飛飛女士,介紹了谷歌人工智能研究的新成果,以及可以供外部開發(fā)者利用的新接口等,發(fā)布了新的機器學(xué)習(xí)APIVideo Intelligence API,可以自動識別視頻中的物體,讓視頻實現(xiàn)可搜索。

李飛飛稱,視頻一直被視為計算機視覺里面的暗物質(zhì),無非像圖片一樣實現(xiàn)便捷的搜索,但新的API可以幫助開發(fā)者開發(fā)出從視頻中讀取實體的應(yīng)用。


在Googl Cloud Video Intelligence API 演示中,視頻API可實現(xiàn)搜索棒球、狗這樣的實體,并標(biāo)出在視頻中出現(xiàn)的位置,從而得到物體在視頻中出現(xiàn)的頻率。除了提取數(shù)據(jù),API還允許在對變換的場景打標(biāo)簽。

 

google cloud video intelligence API Conference meeting demo



演示視頻:http://app-zbk.zhiboyun.com:8008/videos/12
 

在谷歌云官網(wǎng)視頻內(nèi)容智能識別頻道,我們可以看到:

強大視頻分析能力

谷歌云視頻智能API提供REST API,通過提取視頻特征數(shù)聚,能夠進行視頻內(nèi)容搜索和分析。通過這些API方法,能夠幫助用戶識別主要的物體對象,分離音頻信號,截取每幀視頻截圖。

獲取視頻傳達信息

云視頻智能API讓開發(fā)者在不需要機器學(xué)習(xí)和計算機視覺知識的前提下, 從視頻中提取動作信息。云視頻智能API通過不斷改善算法,新的概念引入,讓算法更精確。

快速檢索視頻目錄

云視頻智能API幫助用戶基于各種對象名稱檢測視頻,了解個人視頻目錄內(nèi)容,在每個視頻上打上可理解的視頻標(biāo)簽,就像搜索文本文件一樣簡單。

從噪音中分離信號

使用云視頻智能API, 可以識別隱藏在聲音噪音中的商業(yè)信息,或者在一段視頻、截圖、幀數(shù)據(jù)中檢測出符合某種特征的實體。

 

在谷歌云官方網(wǎng)址上,https://cloud.google.com/video-intelligence/#demo 我們可以看到多組介紹和演示 視頻智能API”的例子。

通過這一技術(shù),谷歌能夠識別視頻當(dāng)中的各種動物、物體、風(fēng)景等內(nèi)容,識別視頻場景的變化。

DEMO-1 ,Style Detection

視頻標(biāo)簽: 在整個視頻中檢測實體,例如狗、花朵、人等

Video LabelsDetect objects, such as dog, flower, human, in the entire video. 
 

Cloud Video Intelligence API Demo

(識別視頻中戴眼鏡的場景比例)

 

Cloud Video Intelligence API Demo

(識別出場景變化,藝術(shù)、學(xué)校、學(xué)習(xí)等關(guān)鍵場景及比例)

 

google Cloud Video Intelligence API Demo

(谷歌云視頻智能API 程序編寫)
 

Google Cloud Video Intelligence API DEMO ,Style Detection,Video URL

http://app-zbk.zhiboyun.com:8008/videos/13

 

DEMO-2Vision API

谷歌云視頻智能API 說明,例子講解概念和工作方式,舉例如何識別人臉、識別車輛等場景。

 

 Cloud Video Intelligence API Demo
Google Cloud Video Intelligence API DEMO,識別出卡通、圖形、設(shè)計等場景和比例 )

 

(Google Cloud Video Intelligence API DEMO ,識別出車輛,玩具等場景和比例)
Google Cloud Video Intelligence API DEMO ,識別出車輛,玩具等場景和比例)

 

Google Cloud Video Intelligence API DEMO
Google Cloud Video Intelligence API DEMO

 

Google Cloud Video Intelligence API DEMO Style Detection,Video URL

 http://app-zbk.zhiboyun.com:8008/videos/15

 

Demo 3Volleyball Court
 

Google Cloud Video Intelligence API DEMO

(識別旅游場景,樹木、籬笆等)

 

 Cloud Video Intelligence API Demo
Google Cloud Video Intelligence API DEMO,調(diào)用代碼 )

 

 

 

Google Cloud Video Intelligence API,工作過程WEB 頁面視頻:

http://app-zbk.zhiboyun.com:8008/videos/11

 
 

還有一個在近期Google 對外提供演示的例子, 動物園老虎的例子視頻智能識別。
 

Cloud Video Intelligence API Demo ZOO

Google Cloud Video Intelligence API DEMO,對動物園場景視頻智能識別數(shù)據(jù)展示 )


VIDEO URL 視頻地址: http://app-zbk.zhiboyun.com:8008/videos/10

 

從功能上,這些識別技術(shù)和過去的圖像識別、人臉識別存在相似之處,不過谷歌已經(jīng)把識別提升到了視頻的新領(lǐng)域。

目前,視頻識別依然是一個新技術(shù)。許多互聯(lián)網(wǎng)公司無法識別視頻內(nèi)容,要求用戶在上傳時提供諸多的標(biāo)簽,從而利用標(biāo)簽作為搜索依據(jù)。

過去,谷歌已經(jīng)把許多機器學(xué)習(xí)的技術(shù)及時變成了軟件開發(fā)接口,讓開發(fā)者應(yīng)用到自己的軟件產(chǎn)品中。據(jù)悉,谷歌也正在把上述的視頻內(nèi)容識別變成接口,對外開放。

視頻識別將具有重大的應(yīng)用場景,比如在安全、打擊恐怖主義等領(lǐng)域,政府或者警方可以對視頻畫面進行實時的監(jiān)控和分析,快速抓捕恐怖分子。

經(jīng)讓互聯(lián)網(wǎng)進入了網(wǎng)絡(luò)視頻時代,短視頻、視頻直播、手機直播、直播互動等新應(yīng)用不斷出現(xiàn),但是與此同時,視頻搜索的長期落后,成為行業(yè)的一個短板。不少消費者已經(jīng)發(fā)現(xiàn),在一些搜索引擎的視頻搜索服務(wù)中,出現(xiàn)了準(zhǔn)確率太低的現(xiàn)象,主要原因是搜索企業(yè)對于視頻內(nèi)容完全無法識別,他們只能根據(jù)視頻周邊的文字內(nèi)容、視頻標(biāo)題等附加信息進行搜索,這導(dǎo)致差錯率大大提高,也影響了用戶發(fā)現(xiàn)更多精彩的視頻內(nèi)容。

值得一提的是,在人工智能、機器學(xué)習(xí)和圖像識別方面,谷歌和Facebook展開了一場軍備競賽。在去年的一次開發(fā)大會上,Facebook相關(guān)團隊負責(zé)人也曾經(jīng)表示,Facebook已經(jīng)具備了成熟的圖像識別技術(shù),目前正在進行視頻識別的研究,希望能夠盡早識別出視頻中的人臉,方便搜索好友之間發(fā)送的大量視頻。

除了視頻API,李飛飛還表示Google的機器學(xué)習(xí)引擎ML Engine會向更廣泛的用戶提供。該引擎可以使用TensoFlow框架開發(fā)機器學(xué)習(xí)模型。

她還在演講中提到,希望能讓AI實現(xiàn)民主化,讓更多人享受到AI的便利。

 


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