Amazon Web Services implanta nuevas características de análisis de media basadas en el aprendizaje automático

Permitirá automatizar cuatro tareas comunes de análisis de media: detección de frames negros, créditos finales, cambios en las tomas y barras de color, utilizando las API completamente administradas y potenciadas por ML de Amazon Rekognition Video.

Amazonas en sus servicios cloud (Amazon Web Services) ofrecerá la nueva herramienta Rekognition Video basada en el aprendizaje automático que puede analizar los vídeos para detectar objetos, personas, rostros, texto, escenas y actividades, así como cualquier contenido inapropiado.

Así será posible automatizar cuatro tareas comunes de análisis de medios: detección de frames negros, créditos finales, cambios en las tomas y barras de color, utilizando las API completamente administradas y potenciadas por ML de Amazon Rekognition Video.

Estas características permiten ejecutar flujos de trabajo como la preparación de contenidos, la inserción de anuncios y añadir “binge-markers” al contenido a escala en la nube.

Los vídeos suelen contener una corta duración de frames negros vacíos sin audio para delimitar las ranuras de inserción de anuncios o el final de una escena. Usando Amazon Rekognition Video, será posible detectar tales secuencias para automatizar la inserción de anuncios o empaquetar el contenido para Video-On-Demand (VOD) eliminando los segmentos no deseados.

A continuación, para implementar indicaciones de visualización interactiva como ‘Próximo Episodio’ en aplicaciones VOD, puede identificar los fotogramas exactos en los que comienzan y terminan los créditos de cierre en un vídeo.

Además, Amazon Rekognition Video facilitará detectar cambios en el montaje, cuando una escena se corta de una cámara a otra. Utilizando esta información, será posible crear vídeos promocionales utilizando tomas seleccionadas, generar miniaturas de vista previa de alta calidad eligiendo fotogramas clave en las tomas e insertar anuncios sin interrumpir la experiencia del espectador, por ejemplo, evitando la mitad de una toma cuando alguien está hablando.

Por último, podrá detectar secciones de vídeo que muestren barras de color SMPTE (Society of Motion Picture and Television Engineers), para eliminarlas del contenido de VOD, o para detectar problemas como la pérdida de señales de emisión en una grabación, cuando las barras de color pueden mostrarse continuamente como señal predeterminada.

Con estas API, puede analizar fácilmente grandes volúmenes de vídeos almacenados en Amazon S3 y obtener códigos de tiempo SMPTE y marcas de tiempo para cada detección sin necesidad de ninguna experiencia de aprendizaje de la máquina.

Los códigos de tiempo SMPTE devueltos son precisos en cuanto a los fotogramas, lo que significa que Amazon Rekognition Video proporciona el número exacto de fotogramas cuando detecta un segmento relevante de vídeo, y también maneja varios formatos de velocidad de fotogramas de vídeo, como el “drop frame” y las velocidades de fotogramas fraccionados bajo el capó.

Usando los metadatos de frames exactos de Amazon Rekognition Video, puede automatizar completamente las tareas operativas o reducir significativamente la carga de trabajo de revisión de los operadores humanos entrenados. Esto permite ejecutar flujos de trabajo de análisis de medios a escala en la nube. Además, el usuario solo paga por los minutos de video que analiza sin cuotas mínimas, licencias o compromisos por adelantado.

Outros artigos sobre Amazonas, AWS