美图海量短视频内容分析与检索(一)

阅读数:160 2019 年 11 月 30 日 22:53

美图海量短视频内容分析与检索(一)

在 RTC 2018 实时互联网大会上,美图云视觉技术总监赵丽丽分享了美图在短视频领域的 AI 技术应用,内容主要包括三部分:美图短视频的业务场景,基于此业务场景所做的短视频内容分析和检索技术,以及遇到的问题与相应的解决方案。最后是平台构建过程中的一些思考。以下是演讲内容整理。

美图在短视频领域的代表产品就是 2014 年发布的短视频应用“美拍”。近几年也出现了一些竞品,比如抖音、快手。近期美拍也在内容上做了重新的调整和定位,主要是美和教程,希望用户在娱乐的过程中,也能吸取一些有营养的信息和知识。

一个视频所涉及的技术

一个视频在它的生命周期内可能涉及到许多处理技术。从 2D 和 3D 捕获开始,然后是编解码,这个阶段还涉及到传输、存储,然后是编辑与处理,比如剪辑、滤镜美化、风格转化、背景分割。随后是信息提取,包括物体识别、场景检测、人物分析、行为识别、主题提取、事件检测。以上步骤完成后,我们拿到了海量视频,还要做视频的检索。它有两部分作用,一是通过给定的视频,来检索其中是否有我们想要的内容;另一个是通过给定的视频在海量的数据库中检索出相似视频。

AI 技术在美图短视频业务中的应用主要两个层面,一是工具层面,二是内容层面。

工具层面是用 AI 技术对视频进行处理,比如对视频人物的美化,背景的替换,还有视频中人物的瘦身功能。内容层面就是标签化,比如识别视频中的物体,检测视频中的场景,还有对用户行为的一些检测。另外,最重要的是,我们拿到一个视频之后,可以利用 AI 对画质、视频内容是否违规进行检测。我们提取视频特征之后进行一些视频检索的工作,以这些工作去支撑围绕短视频的业务,包括用户画像、运营、推荐、搜索。

基于以上业务需求我们构建了一个多媒体内容分析和检索的平台,这个平台在基于内容分析算法组建基础之上分为两部分,一是多媒体内容分析平台,它负责分析视频内容特征,并进行标签化。另一个是多媒体数据检索平台。

短视频内容分析与检索的技术挑战

在拿到一个视频后,如何了解它的内容,这其实是一个多层面多维度的问题。首先最简单的,我们看到一个视频后,第一反应是它的色调、纹理、风格、画质如何。再更进一步,我们需要了解这个视频包含了哪些物体,发生的场景在哪里,有哪些人物特征,包括性别、年龄、特征、服饰,同时这个内容是否违规。另外,还有更深层次的对视频内容的识别、检测,比如学术界较为前沿的研究就是行为识别。这也是美图分析一个视频内容时候会涉及的几个维度。

基于以上业务需求,我们通过对视频、音频、图象、文本,进行处理,将其传输给多媒体内容分析平台,然后解析出以下四类信息:

  • 基础特征:色调、纹理、风格、画质;

  • 人物解析:性别、年龄、颜值、发型、服饰风格;

  • 商品解析:商品识别、品牌识别;

  • 通用内容解析:视频分类、特征提取、场景分类、角度检测、物体检测、水印检测、封面选取。

基于此,多媒体内容分析平台会提供出标签、特征、索引,以支持业务需求。

短视频数据有几个特点:

  • 视频来源: 手机拍摄;

  • 视频形态: 竖屏、人物中心化、特效和滤镜化;

  • 视频结构: 同个视频内场景固定;

  • 信息维度: 多模态信息、画面和背景音频不一致;

  • 数据量大;

  • 内容未知 ;

  • 时效性;

在构建这个平台的过程中,我们遇到了一系列问题。总结起来有两个比较关键的问题:

一方面是如何有效定义标签体系。前面提到,标签是这个平台的一种输出形式。我们需要先确定输出哪些标签会对业务有所帮助,所以标签的定义非常重要。基于深度学习的算法训练需要有一些训练数据,训练数据中这个标签是怎么制定的,也非常重要。

另一方面是如何提高模型迭代效率。短视频数据有很强的时效性,比如说两个月前训练的模型,可能两个月后效果已然没那么好了,所以我们需要有一种机制能快速进行数据标注,替换到线上,稳定支撑业务。

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