短视频单平台日上传量已达百万级 AI应用或成下一个风口

1评论 2018-03-14 13:10:00 来源:中国经济网 账户深套?试试这四个方法

  比起炒币行情的起伏不定,区块链技术应用落地的遥不知期,AI在短视频领域的应用却已经风生水起。

  如今,大量视频网站每天的新视频上传量达几十万甚至上百万,视频审核员在过滤暴力、色情等不合规定的视频时工作量巨大,往往力不从心。可以识别视频中人物的 AI 引擎以及视频预览功能,对于视频审核员来说,会是一个很好的辅助工具,甚至取而代之。例如:智能特效、智能编目(自动生成封面图、标题、摘要、关键词)、个性化推荐等,用AI提升创作、生产、运营、变现的效率,就变得必不可少。

  AI用于电商直播业务中的人脸技术原理

  电商直播中的人脸技术应用,主要在手机上运行。直播中所涉及的底层技术(人脸检测、特征点定位和跟踪)大部分都需要在手机上实时运行,由此需要遵循新要求:速度要足够快,模型要足够小,同时保证有足够高的准确度,这是需要折中的过程。

  直播中的人脸技术总体架构

  目前所采用的解决方案大部分是通过算法优化和模型优化的工程手段,将算法移植到手机端。

  在实际业务中实现了人脸特征点跟踪的SDK,并部署在移动端,应用在电商直播场景中。基于深度学习的人脸技术虽然取得了显著的成果,但是深度学习对大量计算资源的需求,以及复杂的模型(几十MB到几百MB),难以应用在移动端。

  传统算法虽然效果没有超过深度学习,但是资源消耗很小,模型也简单,在应用过程中更加适合于用到目前的移动设备上来。不过,随着处理器技术发展和深度学习优化技术的逐渐成熟,基于深度学习的人脸技术会更加普及。

  云在AI短视频领域的探索

  云早在2016年就探索到AI技术与电商结合的业务场景,为保障平台运营和用户体验带来新的价值。一方面,通过人脸识别方法自动识别商品图像中的人物,提升了后台图像管理的效率;另一方面,电商直播中应用人脸技术,实现了美肤和特效等功能,改善了用户体验。

  深度学习方法为人脸识别技术领域带来了巨大的飞跃,而传统方法能够保证足够的性能和足够的准确度,达到实时运行的目标。因此,在开发过程中,需要根据具体需求来进行方案的权衡和选择。图像算法技术的开发,需要在日常工作过程中积累基础模块,逐步拓展其运用场景,并且根据业务场景变化,进行不断的迭代,为业务需求提供保障。

  云高级技术架构师高超今年接受媒体采访时表示,2018年PP云会重点关注超高清窄带视频、强化学习、无监督学习、GAN、小样本学习、多模态融合、区块链等技术,并将其应用在短视频生产、看点提取、用户交互、搜索推荐、版权管理、智能营销等应用场景。将把AI技术重点应用于苏宁易购短视频电子商务领域,实现线上线下销售转化目的,深度研究和开发AI在智慧零售的作用。

  AI未来在PP视频云中的技术应用

  众所周知,AI智能水平从浅入深有“感知、理解、决策”等多个层级,目前在感知方面如语音识别、人脸识别、大数据分析,搜索等方面相对成熟,而视频理解和决策方面有待发展。

  视频理解是AI视频应用的基础,具体技术包括图像识别、行为识别、语义分析等诸多方面,更加综合,也更加复杂。AI现在对视频的理解与人类还有一定差距,需要让机器在视频大数据训练中更多的使用弱监督学习,强化学习和迭代学习。

  同时,创作、分发和营销环节的AI决策技术也有待加强,未来我们不仅需要AI辅助人类创作视频,还希望AI能有助于内容采购、内容分发和营销服务,强化学习、GAN等技术还有待进一步研发。

  目前,不管是PP视频还是国内外的其他视频网站,其实都在尝试用技术手段、AI能力去解决这些重要问题。AI技术已经在视频的整个创作、生产、分发、播放、变现流程中开始发挥作用,在一些分支中已经取得了非常令人瞩目的突破,催生很多落地的AI应用,在提高运营效率、提升用户体验、提升商业化能力等方面发挥了重要作用。

责任编辑:Robot RF13015
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