stringtranslate.com

Автоматическое распознавание контента

Автоматическое распознавание контента [1] ( ACR ) — это технология, используемая для идентификации контента, воспроизводимого на мультимедийном устройстве или представленного в медиафайле. Устройства с ACR могут автоматически собирать информацию о потреблении контента на уровне экрана или динамика, без каких-либо действий пользователя или поиска. Эта информация может собираться для таких целей, как персонализированная реклама, рекомендации контента, продажа агрегаторам данных клиентов и других приложений. [2] [1]

Как это работает

Чтобы начать процесс, короткий медиа-клип (аудио, видео или и то, и другое) выбирается из медиа-файла или захватывается так, как отображается на таком устройстве, как Smart TV . Используя такие методы, как снятие отпечатков пальцев и водяные знаки , выбранный контент сравнивается программным обеспечением ACR с базой данных известных записанных произведений. [1] Если отпечаток медиаклипа обнаруживает совпадение, программное обеспечение ACR возвращает соответствующие метаданные, касающиеся мультимедиа, а также другой связанный или рекомендуемый контент обратно в клиентское приложение для отображения пользователю или для сбора производителем устройства. или агрегатор данных. [2]

Отпечатки пальцев и водяные знаки

Двумя ведущими методологиями ACR на основе звука являются акустические отпечатки пальцев и водяные знаки . Аналогично, снятие отпечатков видео используется для облегчения ACR для визуальных носителей.

Акустическая дактилоскопия генерирует уникальные отпечатки пальцев на основе самого аудиоконтента. Методы снятия отпечатков пальцев не зависят от формата контента, кодека , скорости передачи данных и методов сжатия . [3] Это делает возможным использование акустического снятия отпечатков пальцев в различных сетях и каналах [ необходимы разъяснения ] и широко используется для интерактивного телевидения, приложений второго экрана и секторов мониторинга контента. [4] [5] Популярные приложения, такие как Shazam , YouTube , Facebook , [6] TheTake, WeChat и Weibo , как сообщается, используют методологию снятия отпечатков пальцев для распознавания контента, воспроизводимого с телевизора, чтобы активировать дополнительные функции, такие как голоса, лотереи, темы или покупки. [ нужна цитата ]

В отличие от снятия отпечатков пальцев, цифровые водяные знаки требуют включения цифровых «тегов» [ необходимо дальнейшее объяснение ] , встроенных в поток цифрового контента перед его распространением. Например, кодер вещания может каждые несколько секунд вставлять водяной знак , который можно использовать для идентификации канала вещания, идентификатора программы и отметки времени. Этот водяной знак обычно не слышен или невидим для пользователей, но его можно обнаружить устройствами отображения, такими как телефоны или планшеты, которые могут считывать водяные знаки для идентификации воспроизводимого контента. [7] Технология водяных знаков также используется в сфере защиты средств массовой информации, чтобы помочь определить источники происхождения незаконных копий . [8]

История

В 2011 году технология ACR была применена к телевизионному контенту сервисом Shazam , что привлекло внимание телеиндустрии. Shazam ранее был сервисом распознавания музыки, который распознавал музыку из звукозаписей. Используя собственную технологию отпечатков пальцев для идентификации прямых каналов и видео, Shazam расширила свой бизнес до телевизионных программ. Также в 2011 году Samba TV (в то время известная как Flingo [9] ) представила свою запатентованную технологию ACR для видео, которая использует снятие отпечатков пальцев для идентификации экранного контента и запуска межэкранных интерактивных телевизионных приложений на Smart TV. [10] В 2012 году поставщик спутниковой связи DIRECTV заключил партнерское соглашение с поставщиком услуг лояльности к телевидению Viggle, чтобы обеспечить интерактивный просмотр на втором экране. В 2013 году LG заключила партнерское соглашение с Cognitive Networks (позже приобретенной Vizio и переименованной в Inscape), поставщиком ACR, чтобы обеспечить взаимодействие на основе ACR. [11] В 2015 году технология ACR распространилась на еще большее количество приложений и смарт-телевизоров. Социальные приложения и производители телевизоров, такие как Facebook , Twitter , Google , WeChat , Weibo , LG , Samsung и Vizio TV, использовали технологию ACR, либо разработанную ими самими, либо интегрированную сторонними поставщиками ACR. [ нужна ссылка ] В 2016 году были доступны дополнительные приложения и мобильные ОС со встроенными службами автоматического распознавания контента, включая Peach, Omusic и Mi OS. [12] [13] [14]

Приложения

Реклама и сбор данных о клиентах

Данные, собранные о привычках клиентов в потреблении медиа, очень ценны для производителей устройств, рекламодателей и компаний, занимающихся агрегированием данных. Технология ACR помогает этим компаниям изучать интересы клиентов и собирать данные, чтобы их можно было более точно таргетировать с помощью персонализированных маркетинговых и рекламных кампаний. В ноябре 2021 года сообщалось, что производитель умных телевизоров Vizio получает больше прибыли от продажи данных своих клиентов, чем от проданных ими телевизоров. [15]

Измерение аудитории

Показатели измерения аудитории в реальном времени теперь можно получить, применяя технологию ACR в смарт-телевизорах, телеприставках и мобильных устройствах, таких как смартфоны и планшеты. Эти данные измерений необходимы для количественной оценки потребления аудитории и определения политики ценообразования на рекламу.

Идентификация контента

Технология ACR помогает аудитории получать информацию о контенте, который они смотрели или слушали. [16] Идентифицированный видео- и музыкальный контент может быть связан с поставщиками интернет-контента для просмотра по запросу, третьими лицами для получения дополнительной справочной информации или дополнительными медиа.

Улучшение контента

Поскольку устройства могут «знать» о просматриваемом или прослушиваемом контенте, устройства второго экрана могут предоставлять пользователям дополнительный контент помимо того, что представлено на основном экране просмотра. Технология ACR может не только идентифицировать контент, но также определять точное местоположение внутри контента и предоставлять пользователям дополнительную информацию. ACR также может включать различные интерактивные функции, такие как опросы, купоны, лотереи или покупка товаров на основе временной метки. [17]

Проблемы конфиденциальности

Организации, начиная от защитников прав потребителей Electronic Frontier Foundation и заканчивая технологическими веб-сайтами, такими как PCMag, выразили серьезные возражения против сбора информации о потребительских привычках пользователей с помощью их устройств по соображениям конфиденциальности. [18] [19]

Поставщики технологий

Поставщики услуг ACR включают ACRCloud , Beatgrid, Digimarc , Gracenote , Inscape Data Services , Kantar Media , Pex, Red Bee Media , Samba TV , Shazam и Zapr Media Labs.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ abc «ACR (автоматическое распознавание контента)» . Архивировано из оригинала 28 февраля 2017 года . Проверено 27 февраля 2017 г.
  2. ^ ab «Автоматическое распознавание контента, создающее экосистемы, ориентированные на контент» (PDF) . Циволюция . Архивировано из оригинала (PDF) 23 сентября 2015 года . Проверено 24 июня 2015 г.
  3. ^ «Panako: масштабируемая система акустического снятия отпечатков пальцев, обрабатывающая временную шкалу и изменение высоты звука» . Университет Гента . Проверено 27 февраля 2017 г.
  4. ^ Главное, Сами. «Nielsen внедряет интерактивную рекламу в реальном времени на смарт-телевизоры, чтобы поддерживать интерес аудитории потокового вещания». Рекламная неделя . Проверено 11 января 2018 г.
  5. ^ Бринк, Кайл. «Букварь по автоматизированному контенту». Вигл . Архивировано из оригинала 24 июня 2015 г. Проверено 22 июня 2015 г.
  6. ^ «Автоматическое распознавание контента Facebook» . Старком МедиаВест Групп . ППМ. Архивировано из оригинала 6 июля 2015 года . Проверено 6 июля 2015 г.
  7. ↑ Бринк, Кайл (14 апреля 2014 г.). «Старший вице-президент по разработке продуктов». Учебник по автоматическому распознаванию контента . Вигл . Проверено 22 июня 2015 г.
  8. ^ Солана, Анна. «Как эти скрытые водяные знаки на видео могут помочь выявить пиратские и подделанные изображения» . ЗДНет . Проверено 11 января 2018 г.
  9. ^ Баумгартнер, Джефф (24 сентября 2013 г.). «Flingo переименовывается в Samba TV». Многоканальные новости . Проверено 5 октября 2021 г.
  10. ↑ Сведлоу, Трейси (7 июля 2011 г.). «Обзор новостей интерактивного телевидения (II): Flingo, Hulu, ITU». Архивировано из оригинала 9 июля 2011 г.
  11. ^ «LG сотрудничает с Cognitive Networks, чтобы сделать Smart TV более умными и интерактивными» . заниматься гаджетом . Проверено 23 августа 2016 г.
  12. ^ «ACRCloud обеспечивает распознавание песен для самой популярной новой социальной сети Peach» . Сеть новостей музыкальной индустрии . Архивировано из оригинала 8 марта 2016 года . Проверено 3 марта 2016 г.
  13. ↑ Виктория, Хо (16 февраля 2016 г.). «Xiaomi поможет вам назвать ту песню, которую вы не можете перестать напевать». Машаемый . Проверено 3 марта 2016 г.
  14. ^ «ACRCloud обеспечивает запуск первой на Тайване службы распознавания музыки и гудения для Omusic» . Сеть новостей музыкальной индустрии . Архивировано из оригинала 8 марта 2016 года . Проверено 3 марта 2016 г.
  15. ^ Данн, Том (18 ноября 2021 г.). «Производитель телевизоров Vizio зарабатывает больше денег на продаже данных, чем на продаже телевизоров». Боинг-Боинг . Проверено 22 ноября 2021 г.
  16. ↑ Вайс, Том (23 января 2018 г.). «Том Вайс: преодолевая барьеры на пути адресной рекламы в Европе». Новости широкополосного телевидения . Проверено 30 августа 2018 г.
  17. ^ Вольф, Майкл. «Три способа автоматического распознавания контента изменят телевидение». Форбс . Проверено 20 июня 2015 г.
  18. ^ «Умные телевизоры Samsung, LG и Vizio записывают и передают данные обо всем, что вы смотрите. Consumer Reports исследует информационных брокеров, которые хотят превратить ваши привычки просмотра в деньги». Отчеты потребителей . Проверено 27 февраля 2017 г.
  19. ^ «Как запретить смарт-телевизорам следить за вами» . ПКМАГ . Проверено 22 ноября 2021 г.