Otomatik içerik tanıma - Automatic content recognition

Otomatik içerik tanıma (ACR) bir medya cihazında oynatılan veya bir medya dosyasında bulunan içeriği tanımaya yönelik bir tanımlama teknolojisidir. ACR desteği içeren cihazlar, kullanıcıların herhangi bir kullanıcı tabanlı girdi veya arama çabasıyla gördükleri içerik hakkında hızlı bir şekilde ek bilgi edinmelerini sağlar. Örneğin, uygulamanın geliştiricileri daha sonra görüntüleyenlere kişiselleştirilmiş tamamlayıcı içerik sağlayabilir.[1]

Nasıl çalışır

Tanıma işlemini başlatmak için kısa bir medya klibi (ses, video veya her ikisi) seçilir. Bu klip bir medya dosyası içinden seçilebilir veya bir cihaz tarafından kaydedilebilir. Parmak izi gibi algoritmalar aracılığıyla, gerçek algısal içerikten bilgiler alınır ve her bir referans parmak izi bilinen bir kaydedilmiş çalışmaya karşılık gelen bir referans parmak izi veri tabanıyla karşılaştırılır.[2] Veritabanı, tamamlayıcı medya dahil olmak üzere çalışma ve ilgili bilgilerle ilgili meta verileri içerebilir. Medya klibinin parmak izi eşleşirse, tanımlama yazılımı karşılık gelen meta veriler istemci uygulamasına.[3]

Parmak izleri ve filigran

Piyasada yaygın olarak ses tabanlı ACR kullanılmaktadır. Önde gelen iki metodoloji akustik parmak izi ve filigran. Başka bir yaygın yaklaşım kullanır video parmak izi.

Akustik parmak izi, içeriğin kendisinden benzersiz parmak izleri üretir. Parmak izi teknikleri, içerik formatı, kodek, bit hızı ve sıkıştırma tekniklerinden bağımsız olarak çalışır.[4] Bu, ağlar ve kanallar arasında kullanılmasını mümkün kılar. Bu nedenle interaktif TV, ikinci ekran uygulaması ve içerik izleme sektörlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.[5][6] Shazam, YouTube, Facebook gibi popüler uygulamalar[7] Thetake, WeChat ve Weibo kullanıyor ses parmak izi TV'den oynatılan içeriği tanımak ve oylar, piyangolar, konular veya satın alma gibi ek özellikleri tetiklemek için metodoloji.

Parmak izinin aksine, dijital filigranlama dağıtımdan önce içeriğin kendisine içerik hakkında bilgi içeren dijital etiketlerin eklenmesini gerektirir. Örneğin, bir yayın kodlayıcı, yayın kanalını, program kimliğini ve zaman damgasını tanımlamak için kullanılabilecek birkaç saniyede bir filigran ekleyebilir. Filigran normalde kullanıcılar tarafından duyulamaz veya görünmezdir. Telefonlar veya tabletler gibi terminal cihazları, oynatılan içeriği gerçekten tanımak yerine filigranları okur.[8] Yasadışı kopyaların nereden kaynaklandığını izlemek için medya koruma alanında filigran teknolojisi kullanılmaktadır.[9]

Next / Market Insights tarafından, senkronize canlı ve isteğe bağlı video izleme deneyimi sağlamak için 2,5 milyar cihazın ACR teknolojisi ile entegre edilmesi bekleniyor.[10]

Tarih

2011 yılında ACR teknolojisi, TV içeriğinde uygulandı. Apple Inc. 's Shazam Televizyon sektörünün dikkatini çeken hizmet. Shazam daha önce, ses kayıtlarından müzik tanıyan bir müzik tanıma hizmetiydi. Shazam, canlı kanalları ve videoları tanımlamak için kendi parmak izi teknolojisini kullanarak işini televizyon programcılığına genişletti. 2012'de uydu iletişim sağlayıcısı DIRECTV ikinci ekranda etkileşimli bir görüntüleme deneyimi sağlamak için TV sadakat sağlayıcısı Viggle ile ortaklık kurdu. 2013 yılında LG, Bilişsel Ağlar (daha sonra tarafından satın alındı Vizio ve ACR tabanlı etkileşim sağlamak için bir ACR satıcısı olan Inscape olarak yeniden adlandırıldı.[11] 2015 yılında ACR teknolojisi daha da fazla uygulama ve akıllı TV'ye yayıldı. Sosyal uygulamalar ve TV üreticileri gibi Facebook, Twitter, Google, WeChat, Weibo, LG, Samsung, ve Vizio TV, kendi geliştirdiği veya üçüncü taraf ACR sağlayıcıları tarafından entegre edilen ACR teknolojisini kullanmıştır.[kaynak belirtilmeli ] 2016 yılında, Peach, Omusic ve Mi OS dahil olmak üzere otomatik içerik tanıma hizmetlerine sahip ek uygulamalar ve mobil işletim sistemi kullanıma sunuldu.[12][13][14]

Başvurular

İçerik tanımlama

ACR teknolojisi, izleyicilerin izledikleri içerikle ilgili bilgileri kolayca almalarına yardımcı olur. İçin akıllı TV'ler ve ACR teknolojisinin gömülü olduğu uygulamalar, dinleyiciler çalınan şarkının adını veya izledikleri filmin açıklamalarını kontrol edebilir.[15] Buna ek olarak, tanımlanan video ve müzik içeriği isteğe bağlı görüntüleme için internet içeriği sağlayıcılarına, ek arka plan bilgileri için üçüncü taraflara veya tamamlayıcı medyaya bağlanabilir.

İçerik geliştirme

Cihazlar, izlenen veya dinlenen içeriğin "farkında" olabileceğinden, ikinci ekran cihazları, kullanıcıları birincil görüntüleme ekranında sunulanların ötesinde tamamlayıcı içeriği besleyebilir. ACR teknolojisi yalnızca içeriği tanımlamakla kalmaz, aynı zamanda içerik içindeki kesin konumu da belirleyebilir. Böylelikle kullanıcıya ek bilgiler sunulabilir. ACR, zaman damgasına göre anketler, kuponlar, piyango veya mal satın alma gibi çeşitli etkileşimli özellikleri etkinleştirebilir.[16]

Kitle ölçümü

Gerçek zaman kitle ölçümü ölçümler artık ACR teknolojisini akıllı TV'lere, set üstü kutulara ve akıllı telefonlar ve masalar gibi mobil cihazlara uygulayarak elde edilebilir. Bu ölçüm verileri, reklam fiyatlandırma politikalarını belirlemek için kitle tüketimini ölçmek için son derece önemlidir.

Yayın izleme

Reklamverenler ve içerik sahipleri için içeriklerinin ne zaman ve nerede oynatıldığını bilmek çok önemlidir. Geleneksel olarak ajanslar veya reklamcılar sunumu manuel olarak denetlemek zorundadır. Ölçekte, yalnızca istatistiksel bir örnekleme yöntemiyle kontrol edilebilir. ACR teknolojisi, TV'de oynatılan içeriğin otomatik olarak izlenmesini sağlar. Oyun zamanı, süresi, sıklığı gibi bilgiler herhangi bir manuel çaba gerektirmeden elde edilebilir.[17][18] Birçok insan endişelerini dile getirdi[Gelincik kelimeler ] ancak bu akıllı TV'lerin bu verileri toplayan şirketlere gönderdiği bilgiler üzerine. Ancak hemen hemen her sette bu özelliği devre dışı bırakmak için bir seçenek vardır.[19]

Alternatif yaklaşımlar, video tabanlı otomatik içerik tanıma teknolojileridir. Bunlar, Video ve Her Yerde TV'nin birleşmesi etrafında dönen bir teknoloji paketidir.[20] Bu, ses ve dijital filigranlama yöntemlerini, çıkan milyonlarca benzersiz akışı ve içeriğe göre gerçek zamanlı olarak çıkarılmış veya zenginleştirilmiş meta verilerle gözden geçirilecek milyarlarca saatlik görüntüyü işlemekten aciz hale getirecek. Nerede akustik parmak izi referans parmak izleri veritabanına güvenmekte başarısız. Dijital filigranlama her içerik parçasına çerçeve üretim aşamasına damgasını vuran müdahaleci çerçeveye güvenir.[21] Bu tekniklerin etkililiği, üretilen video miktarına etkili bir şekilde ölçeklenemeyeceği varsayılanına dayanılarak sorgulanmıştır.[22] Para kazanma ve diğer kullanıcı tabanlı ACR uygulamaları için pratikte, referans veritabanı veya filigranların varlığı yalnızca para kazanma hedefi olan videoları kapsamalıdır. Örneğin, YouTube'da barındırılan ve yalnızca bir kez görüntülenen bir videonun dünya çapında bir ACR veritabanında bulunması veya bir filigranla etkilenmesi gerekmez.

ACR teknoloji sağlayıcıları

ACR servis sağlayıcıları şunları içerir: ACRCloud, Red Bee Media, Digimarc, Gracenote, Kantar Media, Inscape Data Services, ve Shazam.

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ "Otomatik İçerik Tanıma (ACR)". Gartner. Alındı 21 Haziran 2020.
  2. ^ "ACR (Otomatik İçerik Tanıma)". Alındı 27 Şubat 2017.
  3. ^ "İçeriğe duyarlı ekosistemler oluşturan otomatik içerik tanıma" (PDF). Civolution. Civolution. Arşivlenen orijinal (PDF) 23 Eylül 2015. Alındı 24 Haziran 2015.
  4. ^ "Panako: zaman ölçeği ve aralık modifikasyonunu işleyen ölçeklenebilir bir akustik parmak izi sistemi". Universiteit Gent. Alındı 27 Şubat 2017.
  5. ^ Ana Sami. "Nielsen, Akış Kitlelerini Etkileşimde Tutmak İçin Akıllı TV'lere Gerçek Zamanlı Etkileşimli Reklamlar Getiriyor". Adweek. Alındı 2018-01-11.
  6. ^ Brink, Kyle. "Otomatik İçerik Üzerine Bir Astar". Viggle. Viggle. Arşivlenen orijinal 2015-06-24 tarihinde. Alındı 22 Haziran 2015.
  7. ^ "Facebook Otomatik İçerik Tanıma". Starcom MediaVest Grubu. SMG. Arşivlenen orijinal 6 Temmuz 2015. Alındı 6 Temmuz 2015.
  8. ^ Brink, Kyle. "Ürün Geliştirme SVP'si". Otomatik İçerik Tanıma Üzerine Bir Astar. Viggle. Alındı 22 Haziran 2015.
  9. ^ Solana, Anna. "Bu gizli video filigranları korsanlığı, değiştirilmiş görüntüleri tespit etmeye nasıl yardımcı olabilir | ZDNet". ZDNet. Alındı 2018-01-11.
  10. ^ "ACR Teknolojisi 2017'ye Kadar 2,5 Milyar Cihaza Ulaşırken Sosyal TV'yi Destekleyecek". SONRAKİ / PAZAR GÖRÜŞLERİ. Alındı 24 Haziran 2015.
  11. ^ "LG, Akıllı TV'leri daha akıllı ve daha etkileşimli hale getirmek için Bilişsel Ağlarla ortaklık yapıyor". Engadget. Alındı 23 Ağustos 2016.
  12. ^ "ACRCloud, En Yeni Sosyal Ağ, Peach için Şarkı Tanıma Sağlıyor". Müzik Endüstrisi Haber Ağı. Müzik Endüstrisi Haber Ağı. Alındı 3 Mart 2016.
  13. ^ Victoria, Ho. "Xiaomi, mırıldanmayı bırakamadığınız o şarkıyı adlandırmanıza yardımcı olacak". Mashable. Mashable. Alındı 3 Mart 2016.
  14. ^ "ACRCloud, Tayvan'ın Omusic İçin İlk Müzik / Uğultu Tanıma Hizmetinin Başlatılmasını Sağladı". Müzik Endüstrisi Haber Ağı. Alındı 3 Mart 2016.
  15. ^ Weiss, Tom (23 Ocak 2018). "Tom Weiss: Avrupa'da adreslenebilir reklamcılığın önündeki engelleri aşıyor". Genişbant TV Haberleri. Alındı 30 Ağustos 2018.
  16. ^ Wolf, Michael. "Üç Yollu Otomatik İçerik Tanıma TV'yi Değiştirecek". Forbes. Alındı 20 Haziran 2015.
  17. ^ "İçeriğe duyarlı ekosistemler oluşturan Otomatik İçerik Tanıma" (PDF). csimagazine. Civolution. Alındı 24 Haziran 2015.
  18. ^ "Roku Gizlilik Politikası (Bölüm I-B-4 ve IV-E)". roku.com. Roku. Alındı 30 Ekim 2017.
  19. ^ "Samsung, LG ve Vizio akıllı TV'ler, izlediğiniz her şeyle ilgili verileri kaydediyor ve paylaşıyor - Tüketici Raporları, izleme alışkanlıklarınızı paraya dönüştürmek isteyen bilgi aracılarını araştırıyor". Tüketici Raporları. Alındı 27 Şubat 2017.
  20. ^ Ramachandran, Shalini; Vranica, Suzanne (2015-10-20). "Comcast, TV Verilerinden Yararlanmaya Çalışıyor". Wall Street Journal. ISSN  0099-9660. Alındı 2016-05-16.
  21. ^ "Filigranın Dezavantajları". smallbusiness.chron.com. Alındı 2016-05-16.
  22. ^ "Facebook ContentID Girişimini Duyurdu ... Audible Magic Kullanıyor | Techdirt". Techdirt. Alındı 2016-05-16.