テクノロジー

Netflixの従業員が、映画の中でキスを探すためのニューラルネットワークを作成しました。

コンピュータビジョンはほぼ完璧です。静止画像内のオブジェクトを認識し、現時点では問題は主にビデオでのみ発生します。それにもかかわらず、開発者はビデオ上の様々な行動を認識するためのニューラルネットワークを作り続けています、そして最後で最も興味深いプロジェクトの1つはNetflixの従業員Amir Ziyahの仕事です。ハリウッド映画100本を基にして、彼は過度に露骨な場面を避けながら、キスで場面を認識するようにニューラルネットワークを訓練しました。

ニューラルネットワークはキスを認識し、焦点を合わせます俳優の唇の動きとタッチの音に。ニューラルネットワークに彼女が何に注意を払うべきかを示すために、Amir Ziayは個人的に何百ものハリウッド映画のサンプルでキスでシーンをマークしました。彼が処理した映画の中には、Anna Karenina(1935)、Ghost(1990)、そしてCasino Royal(2006)がありました。ニューラルネットワークが80番目の映画の後に「賢くなる」のをやめたので、開発者は教育映画の基盤を拡大しませんでした。結局、Amirはキスがある263シーンとキスがない363シーンを選び出しました。

ニューラルネットワークはキスを認識することを学びました。

作成されたキス認識システムは次のとおりです。二部に分かれています。 1つ目は1秒のビデオフラグメントを分析し、バイナリ分類器と呼ばれます - それは視覚データを分析するための畳み込みResNetニューラルネットワークとオーディオを研究するためのVGGニューラルネットワークを含みます。システムの2番目の部分であるセグメンタは、キスを持つフラグメントを選択し、それらが繰り返されないようにそれらを配布します。

ビデオクリップを受け取った後、システムはそれを調べます。キスとシーンの存在と通路の形でそれらを与えます。テストの結果、ニューラルネットワークは95%の精度で機能することがわかりました。しかしながら、広大な風景を背景にしてキスが発生したり、キスが速すぎたりするようなシーンでは、システムがミスを犯すことが多いことがわかっています。

なぜ我々はそのようなニューラルネットワークが必要なのでしょうか?

Amir ZiayはNetflixの従業員ですが、彼はニューラルネットワークを作成したサービスとは関係ありません。そして無駄 - キスの認識機能は、Facebook、Instagram、TikTokと同様にストリーミングサービスにおいても非常に便利です。少なくとも、アルゴリズムを少し変更することで、不必要に明示的なシーンをソートするためのシステムを作成できます。また、このようなシステムでは、テーマ別フォルダでビデオを自動的に並べ替えることができます。

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