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iPhoneX推動人臉識別風潮，誰將會推動視頻內容識別風潮

自蘋果發布了one more thing——iPhoneX，所有的社交平台都在刷這個熱點，而討論最多的無外乎是iPhoneX所用的Face ID，也就是刷臉解鎖。

iphoneX啟用全新的FaceID，通過紅外發射器將會人臉上散布無數的紅外點，傳感器讀取這些紅外點反射回來的深度信息，係統就能夠掃描出人臉的結構。與指紋識別相比，TouchID的安全性為1/50,000，而FaceID的安全性達到了以百萬分之一。那麼，被iPhoneX相中的人臉識別將成未來趨勢麼，可以預見的是FACE ID將會推動人臉識別風潮。

近幾年，人臉識別的應用場景無論是線上運用還是線下拓展都在迅速蔓延中，從各種變臉美顏相機APP，到無人超市靠刷臉進出和支付，以及各種在安防、金融方麵的人臉識別技術大放異彩等。可以看出金融和安防領域，是人臉識別創業紮堆的熱點，相對來說比較飽和，比如face++和商湯、依圖等等。但是還有一個領域還未被成熟開發，目前仍是一片藍海，那就是消費級視頻領域。

消費級視頻屬於計算機視覺領域，在消費級視頻中最重要的功能是目標追蹤、檢測和識別。與工業級視頻相比，消費級視頻最大的區別在於其需要編輯、策劃和互動，這是我們可以介入的地方。像娛樂綜藝、在線直播等還有很大的剩餘價值有待開發。利用人工智能技術對物體、人臉、場景、品牌進行係列結構篩選後，就能得到這個視頻裏在何時何地出現了什麼人物、物體、場景和品牌的信息。然後再在這一基礎上對物體進行結構化，就能產生極大的商業價值。

在深度學習技術應用之前，人工智能識別技術也在不斷發展，但是在實際應用中，算法準確率與產品商業化要求之間還存在較大的差距。深度學習技術的出現，極大的提升了算法的準確率，拉低了其與產品商業化要求的差距，使得人們看到了人工智能技術近年來在消費級視頻等相關領域應用的希望。所以消費級視頻應用開發還遠遠未盡，那麼誰將會推動這一股風潮呢？

在國內的消費級視頻平台技術領域，Video++走在了最前麵。

Video++ 是一家專注於消費級視頻領域的 AI 科技公司，它通過為流量平台提供視頻 AI、視頻電商、視頻互動廣告等係統應用, 以視覺識別和大數據為基礎, 來實現廣告自動投放和電商自動投放，打破傳統視頻商業模式。公司已經和芒果 TV、樂視、搜狐、熊貓直播、鬥魚直播等各大視頻網站進行了合作，月獨立 UV 量已達 2.8 億。Video++ 率先實現了 AI 在視頻領域的應用，對於Video++來說，一個90分鍾的視頻中，除了貼片廣告外，視頻本身是一片廣告的藍海，這裏麵有很多商業變現方式，在不打擾用戶體驗的同時，加入一些娛樂互動方式，可以讓用戶在參與中完成了一種電商或廣告商業價值轉化。

對於視頻來說內容層是最特別的，在內容上，AI 可以讓機器擁有人的思維，將視頻傳到機器上進行識別分析時，可以識別出明星、物體、品牌、手機、場景等等，使機器像人類一樣理解視頻的內容，並發現其中有趣的點。到了邏輯層和應用層，可以用核心組件和視頻應用將這些點進行商業化的變現，將機器識別出的結構化數據作為投放點，應用到廣告和電商的場景中。

Video++的人臉識別技術用中用到了幾個模塊。首先是對視頻做一個切分，就是鏡頭切換與檢測模塊。做完鏡頭切換後，要對單一鏡頭中的人臉進行檢測和跟蹤，生成一個人臉的軌跡。然後對軌跡上每一幀的人臉做圖像質量評估，找出評分高也就是畫質好的人臉幀，再將這些幀送入人臉識別模塊中，識別完之後對每一個幀上麵的識別結果進行融合，得到一個整體軌跡的識別結果。消費級視頻與常見的監控視頻有一些區別。消費級視頻中的場景是各種各樣的，不固定的，有很多場景的變化和鏡頭的切換以及光照的變化，這些都會對識別結果產生巨大的影響。

Video++通過VideoAi智能算法,對海量視頻進行數據結構化處理，可以讓視頻廣告呈現更多的玩法，解決以上的棘手問題。可以在視頻中完成視頻中品牌曝光、商品介紹、一鍵購買的功能，讓傳統扁平化的廣告形式變得立體豐富多維度滿足用戶，品牌可以根據自身傳播需求設置不同廣告形態植入到視頻內容本身，為視頻內容營銷提供完成優質的解決方案，真正完成品牌與內容的無縫對接。挖掘視頻中最具商業價值的視頻信息，通過建立品牌廣告、視頻內容、用戶情感之間的關聯性進而優化廣告投放邏輯，大大提升品牌產品的使用場景聯想，提升品牌好感度與用戶記憶，並為流量平台、廣告主、內容提供方創造新型廣告位和庫存增量。

目前,主流市場已經采用了20多個Video++的廣告和電商產品,包括內容電商係統、紅包、抽獎、投票、智能中插等,例如在鬥魚上大量投放紅包,用戶在拿到紅包以後可以直接進行產品的購買,在這一方麵真實的數據是每個1元的紅包轉化成了76.4元的銷售,極大地提高了電商的轉化率。

專注在消費級視頻領域的Video++打開了視頻的黑匣子，將視頻內容智能分析和識別的同時，也給人工智能帶來了更多的可能和發展空間。

最後更新：2017-10-08 15:30:01

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