
1: 名無しさん@涙目です。(北海道) [EU] 2017/10/17(火) 21:51:55.36 ID:Cq70zEMO0 BE:422186189-PLT(12015) ポイント特典
https://techcrunchjp.files.wordpress.com/2017/10/2017-10-12-pornhub-screen-shot-2017-10-10-at-7-16-54-pm.png
新しいテクノロジーを採用するのが速いのはポルノビジネスだという説がある。PornHub〔閲覧注意〕は
これが必ずしも伝説ではないことを示そうとしている。このサイトではこれまでは人力でビデオの分類、
タグづけを行っていた。しかし毎日8000万の訪問者がある巨大サイトにアップされるビデオを手作業で
タグづけするのは大変な作業だ。
そこで分類、タグづけのための人員を増やす代わりにPornHubではロボットを採用することにした。
PHubの副社長、Corey Priceは「われわれはファンに対してビデオやモデルに関する情報を迅速、正確に
提供することによってユーザー体験を改良し、エンゲージメントをアップさせることを目指している」と語った。
そのためにはプラットフォームを最新のテクノロジーを用いて常にアップデートしていかねばならない。
「サイトがナビゲーションしやすくなればユーザーがサイトに戻ってくる可能性が高くなる」という。
(つづく)
http://jp.techcrunch.com/2017/10/12/20171011pornhub-uses-computer-vision-to-id-actors-acts-in-its-videos/
新しいテクノロジーを採用するのが速いのはポルノビジネスだという説がある。PornHub〔閲覧注意〕は
これが必ずしも伝説ではないことを示そうとしている。このサイトではこれまでは人力でビデオの分類、
タグづけを行っていた。しかし毎日8000万の訪問者がある巨大サイトにアップされるビデオを手作業で
タグづけするのは大変な作業だ。
そこで分類、タグづけのための人員を増やす代わりにPornHubではロボットを採用することにした。
PHubの副社長、Corey Priceは「われわれはファンに対してビデオやモデルに関する情報を迅速、正確に
提供することによってユーザー体験を改良し、エンゲージメントをアップさせることを目指している」と語った。
そのためにはプラットフォームを最新のテクノロジーを用いて常にアップデートしていかねばならない。
「サイトがナビゲーションしやすくなればユーザーがサイトに戻ってくる可能性が高くなる」という。
(つづく)
http://jp.techcrunch.com/2017/10/12/20171011pornhub-uses-computer-vision-to-id-actors-acts-in-its-videos/
3: 名無しさん@涙目です。(北海道) [EU] 2017/10/17(火) 21:52:20.47 ID:Cq70zEMO0
>>1のつづき
PHubが採用したコンピューター・ビジョン・システムは各シーンに登場する出演者を識別できるだけでなく、
シーンの…なんというか、属性を認識することができる。
このシステムの能力をTechCrunchのような真面目なサイトで具体的に説明するのは困難だが、
ともあれシステムはリアルタイムでパフォーマーをタグづけし、パフォーマンスの種類も分類できるという。
上のデモではモデルの名前が表示されている。
下の画像では斜め横からでも人物を認識し、パフォーマンスの種類を分類している。
https://tctechcrunch2011.files.wordpress.com/2017/10/screen-shot-2017-10-10-at-7-17-20-pm.png
PHubが採用したコンピューター・ビジョン・システムは各シーンに登場する出演者を識別できるだけでなく、
シーンの…なんというか、属性を認識することができる。
このシステムの能力をTechCrunchのような真面目なサイトで具体的に説明するのは困難だが、
ともあれシステムはリアルタイムでパフォーマーをタグづけし、パフォーマンスの種類も分類できるという。
上のデモではモデルの名前が表示されている。
下の画像では斜め横からでも人物を認識し、パフォーマンスの種類を分類している。
https://tctechcrunch2011.files.wordpress.com/2017/10/screen-shot-2017-10-10-at-7-17-20-pm.png
5: 名無しさん@涙目です。(北海道) [EU] 2017/10/17(火) 21:52:40.64 ID:Cq70zEMO0
>>3のつづき
「現在われわれは50万本のフィーチャービデオでこのシステムを使っている。これにはユーザーが
アップロードしたビデオも含まれる。2018年の初めまでには全ライブラリーをスキャンする予定だ。
近くこのシステムはさらに多様な場面を正確に認識し、適切にタグ付けできるようになる」とPrice。
顔認識はかなり以前に開発されたテクノロジーで、現在はモバイル・アプリでも用いられているが、PHubのシステムが
「ビデオをスキャンして場面を適切なカテゴリーに分類する」というのは一歩進んだ利用法だ。
さて実際にどの程度正確なのだろう?
「非常に正確だ」とPriceは断言した。
「現在われわれは50万本のフィーチャービデオでこのシステムを使っている。これにはユーザーが
アップロードしたビデオも含まれる。2018年の初めまでには全ライブラリーをスキャンする予定だ。
近くこのシステムはさらに多様な場面を正確に認識し、適切にタグ付けできるようになる」とPrice。
顔認識はかなり以前に開発されたテクノロジーで、現在はモバイル・アプリでも用いられているが、PHubのシステムが
「ビデオをスキャンして場面を適切なカテゴリーに分類する」というのは一歩進んだ利用法だ。
さて実際にどの程度正確なのだろう?
「非常に正確だ」とPriceは断言した。
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