Sdílet prostřednictvím


Získání přehledů identifikace popisků

Identifikace popisků

Identifikace popisků je funkce AI Video Indexeru Azure, která identifikuje vizuální objekty, jako jsou sluneční brýle nebo akce, jako je plavání, a zobrazuje se ve videozáběrech mediálního souboru. Existuje mnoho kategorií identifikace popisků a po extrakci se na kartě Přehledy zobrazí instance identifikace popisků a lze je přeložit do více než 50 jazyků. Kliknutím na popisek otevřete instanci v mediálním souboru, vyberte Přehrát předchozí nebo Přehrát další, abyste viděli další instance.

Případy identifikace popisků

  • Extrahování popisků z rámců pro kontextovou reklamu nebo branding Například umístění reklamy na pivo následující záběry na pláži.
  • Vytvoření slovního popisu záběrů pro zlepšení přístupnosti pro zrakově postižené, například pozadí příběhu ve filmech.
  • Hloubkové vyhledávání archivů médií pro přehledy o konkrétních objektech za účelem vytvoření scénářů funkcí pro zprávy.
  • Použití relevantních popisků k vytvoření obsahu pro přívěsy, zvýraznění kotoučů, sociálních médií nebo nových klipů.

Zobrazení kódu JSON přehledu pomocí webového portálu

Po nahrání a indexování videa jsou přehledy k dispozici ve formátu JSON ke stažení pomocí webového portálu.

  1. Vyberte kartu Knihovna.
  2. Vyberte multimédia, se kterými chcete pracovat.
  3. Vyberte Stáhnout a přehledy (JSON). Soubor JSON se otevře na nové kartě prohlížeče.
  4. Vyhledejte pár klíčů popsaný v ukázkové odpovědi.

Použití rozhraní API

  1. Použijte požadavek Získat index videa. Doporučujeme předat &includeSummarizedInsights=false.
  2. Vyhledejte páry klíčů popsané v ukázkové odpovědi.

Příklad odpovědi

    "labels": [
        {
        "id": 1,
        "name": "human face",
        "language": "en-US",
        "instances": [
            {
            "confidence": 0.9987,
            "adjustedStart": "0:00:00",
            "adjustedEnd": "0:00:25.6",
            "start": "0:00:00",
            "end": "0:00:25.6"
            },
            {
            "confidence": 0.9989,
            "adjustedStart": "0:01:21.067",
            "adjustedEnd": "0:01:41.334",
            "start": "0:01:21.067",
            "end": "0:01:41.334"
            }
        ]
        },
        {
        "id": 2,
        "name": "person",
        "referenceId": "person",
        "language": "en-US",
        "instances": [
            {
            "confidence": 0.9959,
            "adjustedStart": "0:00:00",
            "adjustedEnd": "0:00:26.667",
            "start": "0:00:00",
            "end": "0:00:26.667"
            },
            {
            "confidence": 0.9974,
            "adjustedStart": "0:01:21.067",
            "adjustedEnd": "0:01:41.334",
            "start": "0:01:21.067",
            "end": "0:01:41.334"
            }
        ]
        },

Důležité

Je důležité si přečíst přehled poznámek transparentnosti pro všechny funkce VI. Každý přehled má také vlastní poznámky k transparentnosti:

Identifikační poznámky k popiskům

  • Pečlivě zvažte přesnost výsledků, aby bylo možné zvýšit přesnost detekce, zkontrolovat kvalitu videa, nízká kvalita videa může ovlivnit zjištěné přehledy.
  • Pečlivě zvažte při použití pro vymáhání práva, že popisky potenciálně nemůžou detekovat části videa. Aby bylo zajištěno spravedlivé a vysoce kvalitní rozhodnutí, zkombinujte štítky s lidským dohledem.
  • Nepoužívejte identifikaci popisků pro rozhodnutí, která by mohla mít vážné nepříznivé dopady. Modely strojového učení můžou vést k nedetekci nebo nesprávnému výstupu klasifikace. Rozhodnutí založená na nesprávném výstupu mohou mít vážné nepříznivé dopady. Kromě toho je vhodné zahrnout lidský přezkum rozhodnutí, která mají potenciál závažných dopadů na jednotlivce.

Identifikační komponenty popisků

Během postupu Popisky se objekty v mediálním souboru zpracovávají následujícím způsobem:

Komponenta Definice
Zdroj Uživatel nahraje zdrojový soubor pro indexování.
Označování Obrázky jsou označené a označené. Například dveře, židle, žena, sluchátka, džíny.
Filtrování a agregace Značky se filtrují podle úrovně spolehlivosti a agregují se podle jejich kategorie.
Úroveň spolehlivosti Odhadovaná úroveň spolehlivosti každého popisku se vypočítá jako rozsah 0 až 1. Skóre spolehlivosti představuje jistotu přesnosti výsledku. Například 82% jistota je reprezentována jako skóre 0,82.

Ukázkový kód

Zobrazit všechny ukázky pro VI