计算机视觉技术模式识别论文计算机视觉有哪些实际可以应用到视频场景中的技术？

人工智能无疑是2017年互联网技术领域最火热的关键词，从各方面体现看，人工智能在2017年步入了新的拐点，很大程度上暗示着人工智能的商业红利期正式来临，人工智能在各个领域的应用开始爆发。

在此背景下，作为人工智能（AI）三大领域之一的计算机视觉近期也愈发越遭到他们的关注。而计算机视觉成为一种人工智能的基础科技应用，使用场景多样，市场潜力很大。因此在人工智能的牵引下，计算机视觉赋能视频市场也走进了智能化的时代。

视频产业在处于智能化之前，在互联网的影响下，还经历了三个阶段的变化：首先第一个阶段是传统视频时代，还处在以线下的电视、电影成为视频传播为主的阶段，无法进行交互计算机视觉技术模式识别论文，也能够自主选择内容；之后处于了互联网时代，开始涌出像优酷、土豆、爱奇艺等网络视频系统，用户借助网络在系统上可以选取观看内容，这是第二阶段；直至2016年直播的快速爆发，让视频市场处于了第三阶段，也就是C2C传播时代，像斗鱼、YY、映客、秒拍这种系统的特征就是传播速度快、精准化且碎片化，因为科技背景是H5的链接，所以客户无法轻易地去发送。

那么接下去就是处于了这次的智能化时代，在指纹辨识、深度学习等如同雨后春笋一般作为市场热词的背后，技术导向型新锐公司的不断显现，计算机视觉科技升级视频市场，让视频在安防、广告营销、新零售等领域全面更新开花，因此我们最近就来盘点，计算机视觉有什么实际可以应用到视频画面中的技术呢？

1.应用点之一：安防领域

安防领域作为【计算机视觉+视频】结合的第一着陆点。这主要缘于安防本身的两大特点：首先，以视频科技为核心的安防行业拥有海量的数据来源，可以充分满足人工智能对于算法模型训练的规定；再者，安防行业中事前预防、事中响应、事后查证的诉求与人工智能的科技逻辑完全吻合。

现在【计算机视觉+视频】在安防领域的应用主要还是涉及对人脸、车辆的辨识，包括生物特性识别科技、大数据及视频结构化科技等。其中，生物特性识别包括了人脸辨识、虹膜识别、人脸识别、步态识别等，前两个主要应用于特定场景的身份认证居多；而关于视频结构化科技，目前则主要整合了机器视觉、图像处理、模式辨识、深度学习等人工智能科技，这只是视频内容理解的基础。并且在公安、交通、楼宇、金融、工业、民用等多个领域都有应用场景。

比如，公安行业客户的需求是在海量的视频信息中，发现犯罪嫌疑人的线索。要推动这个意愿，仅仅用摄像头捕捉到嫌疑人是远远不够的。它必须智能的后端摄像机即时评述视频内容，检测运动对象，识别人、车等属性信息；但是必须汇总海量的城市级信息到前端人工智能的中心数据库进行传输，再运用计算能力及智能预测能力，对嫌疑人的信息进行即时评述，最终给出最可能的线索建议。

从现在行业状况来看，安防领域很大的行业规模和可观的净利利润前景，也恰恰使其作为很多巨头及其创业公司的必争之地，其中传统巨头以海康威视、大华控股领衔，积极深耕芯片、算法等上游关键科技领域，一方面也在向下游整合集成商或营运商业务延伸。

而在从计算机视觉切入的创业独角兽公司有在每年7月完成4.1亿港元B轮注资的商汤科技，以及在16年年末完成亿级美元C轮注资的旷视技术等企业，都是带有技术算法优势但较难独立实现商业化，前期多借助与特色巨头合作的形式推动行业布局。

2.应用点之二：新零售

什么是新零售，马云给出的定义是借助运用大数据、人工智能等先进科技方式，对商品的制造、流通与销售过程进行更新重建，进而构建业态结构与生态圈，并对线上服务、线下体验及其现代运输进行深度整合的零售新方式。

在各家的解决方案中，被提到最多的是基于卷积神经网络的听觉辨识科技，那么计算机视觉在新零售领域如何与视频做结合呢？

即借助深度学习教会计算机了解商品，消费者自助选购时，计算机通过店内摄像头识别商品的类型价格，消费可以实现自动缴费，无需消费者人为结账。

计算机视觉赋予视频强大识别科技，为新零售推出完整的解决方案，集成指纹辨识分析引擎，验证用户身份，引导新客户进行支付手段绑定及身份/信用信息录入。同时结合指纹属性分析技术，判断用户的性别、年龄等信息，生成用户画像。追踪用户行走的线路，结合指纹辨识科技，收集顾客在货架前停留时间的长短，识别用户拿取和放回的行为动作和商品，分析不同客户的购物倾向和偏好。通过长期客户图像行为数据的预测，为商家提供商品货架布局摆放的建议。

包括亚马逊推出新型概念店AmazonGo，通过AI、深度学习等高技术，顾客只需下载AmazonGo的APP，在超市入口扫码顺利后，便可开启商店开始购物。AmazonGo的传感器会计算顾客有效的购物行为，并在用户离开商场后，自动按照客户的消费状况在亚马逊账户上结账收费。其中涵盖了计算机视觉、传感器、深度学习等科技，核心在于识别动作、商品和人，通过位置或姿势进行关联，亚马逊也形象地称之为“justwalkout”技术。

3.应用点之三：视频营销

伴随视频市场的演进及差异，特别是移动视频的高速增长，互联网视频广告及营销的形式也逐渐演变，同时，广告创收依然是在线视频市场收入的中流砥柱。而视频广告营销的逐步更新，广告主的投放决策也不再只是是蜻蜓点水、浮于表层的简单植入。那么视频网站无论从用户基数还是增长速度来看，无疑都拥有很大的想象空间。

在这种的背景下，产业链相关企业开始着眼为广告主提供更多元的内容营销方式、更高的广告投放效益并且更准确的广告投放策略，视频的商业价值被进一步挖掘。在这种的背景下，产业链相关企业开始着眼为广告主提供更多元的内容营销方式、更高的广告投放效益并且更准确的广告投放策略，视频的商业价值被进一步挖掘。其中，Video++基于人工智能的智能算法，将视频内容具备广告价值，打造视频内的趣味互动方式作为业内新宠。

Video++所推出的消费级视频对于大多数人来说是一个陌生的概念，消费级视频可以指现今视频类型下的直播、电影、综艺栏目、电视剧等拥有复杂画面、经过前期大量加工的视频。随着互联网的演进壮大，很多产品的数据都借助互联网和云端进行传输和储存，数据量大也因而消费级视频的商业价值的潜力变得很大。视频本来是一片广告的蓝海，这里面有众多商业变现形式，在不打扰用户体验的同时，加入一些娱乐互动模式，可以让用户在参加中完成了一种电商或广告商业价值转化。

针对视频来说内容层是最特别的，在内容上，AI可以让机器拥有人的认知，将视频传到机器上进行甄别分析时，可以分辨出明星、物体、品牌、手机、场景等等，使机器像人类一样理解视频的内容，并看到其中有趣的点。到了逻辑层和应用层，可以用核心部件和视频应用将这种点进行商业化的变现，将机器辨识出的构架化数据成为投放点，应用到广告和电商的画面中。

今年，Video++与搜狐进行深度合作，Video++为搜狐提供消费级视频领域的AI辨识科技服务、全套视频结构化数据应用平台，并为其成为整体的视频AI数据应用方案，基于视频AI数据的应用（元信息筛选、价值权重函数检索等），搜狐与Video+在内容营销产品上进行深度合作，为广告主提供内容营销解决方案，让搜狐的各类精彩内容受到充分的广告画面挖掘。

当计算机视觉遇到相同呼声很大的视频广告营销，技术与时尚完美结合，连接品牌和客户，形成多风格的互动广告、场景营销，有了AI的赋能计算机视觉技术模式识别论文，“视”界即将被改变，视频消费场景将会产生。

4.应用点之四：视频编辑

随着人工智能的进步，视频编辑也更加更为轻松，运用AI显著提高剪辑视频的强度，也是意义很大的。

中国资深的数字媒体编辑软件供应商Adobe，也加入了人工智能的大潮，发布了旗下首个基于深度学习和机器学习的底层技术研发系统——AdobeSensei。能够自动完成视频编辑过程，同时还可以让我们按照自己的需求对人工智能的剪辑风格进行控制。

系统会手动将所有的镜头，包括多个视角拍摄的场景，按照我们需求的脚本进行组织，然后还可以按照需求找到指定的内容。这套程序就可以精确的辨识出这种剪辑的内容，系统运用面部辨识和情绪识别系统，对每一帧场景进行预测。在所有的元素都可以被组织后来，系统会根据不同的风格和习惯对视频进行剪辑和处理，并且对某些风格贴上标签。

同样瞄准运动喜好者和视频分享者的Graava，则推行智能运动相机和配套的移动端应用。该手机内置了智能感应组件，可以借助辨别人体心跳频率来分辨出拍摄者激动瞬间，并自动剪辑成视频短片。而中国有一家名叫慧川智能的公司相同是一个无法将脚本文字迅速转换为短视频的云系统。在用户输入一篇文章、一个链接以及一个关键词后，它将基于人工智能科技，自动搜索合适的照片及视频素材，并配以人工智能合成的语音，最后融合成一条短视频。

总结

以上总结了计算机视觉与视频市场四大应用点，充分说明了计算机视觉科技让视频智能化不断更新，互联网应用在视频中运作起来，并让视频作为互联网应用的一个超级入口。像素的全球已经延伸到图像之外，虽然视频对于机器学习研究员工来说仍然都是个挑战，但目前的技术无法促使从视频中提取信息更加跟从图像中提取信息一样简洁。人工智能这个新兴“工具”的发生，为人类加速前往高度智慧化形态提供能量，重构着整个视频市场的结构和协作模式。