Немного о поиске
Когда мы говорим о поиске, то сразу представляем себе поисковую систему Google с формой для ввода текстовой строки и многие сотни результатов ссылок на найденные страницы. Однако задумаемся о предмете нашего поиска.
Что мы ищем?
Я назвал три крупнейшие поисковые системы и все они позволяют осуществлять поиск видео по тексту и по изображениям.
Недостатки современных поисковых систем
К сожалению, все они страдают от следующих проблем:
- Не всегда есть точное название найденного видео. Вместо этого может быть правильно указан актёр и представлены другие изображения с ним.
- Нет точного указания положения в видео. А это весьма полезная информация.
Да, это так. Попробуйте сами и Вы убедитесь, что я прав. Поисковым системам свойственна некоторая неопределённость. Посмотрите скриншот представленный выше, тот, на котором изображён Том Хэнкс. Нет ни названия фильма, ни позиции, в которой он сделан.
Поиск по отрывку видео на форумах
Человеческий фактор может и уступает чем-то машинам в поиске информации, но качеством точно выигрывает. Не стоит отбрасывать источники, на которых вам могут помочь другие пользователи. Люди часто помогают друг другу на тематических форумах и онлайн сервисах. Попробуйте зарегистрироваться и оставить свой вопрос в форуме.
Форум для поиска видео по отрывку
Попросите помощи на других ресурсах, например, на сервисе «Ответы Mail.ru» или «Яндекс.Знатоки».
На «Ответах» люди очень часто отвечают на вопросы, для кого-то это выгодно, другим просто интересно помочь. Вы можете загрузить часть видеоролика, который ищете на сервере, чтобы другие смогли определить его и ответить на ваш вопрос.
Главная страница Ответы Mail.ru
Если для вас эта помощь является очень важной, вы можете разместить свой вопрос в рекламном баннере на «Ответах» платно и получите в 10 раз больше советов. Не обязательно искать форумы и сервисы с тематикой о поиске видео. Каждый популярный ресурс имеет раздел для вопросов или флуда. Используйте их, чтобы достичь своей цели.
Постановка задачи
Перед тем как приступить к решению задачи, давайте попытаемся её описать. Итак, что мы хотим?
Желаемая скорость выполнения запроса
В наше время никто не будет ждать несколько минут выполнения поискового запроса. Однако объем данных и вычислений может быть таков, что потребуется определённое время для обработки запроса. Нужно идти на компромисс. Время выполнения поискового запроса условно ограничим 10 секундами (± несколько секунд). Это, с одной стороны, позволит браузеру не разрывать соединение, а, с другой стороны, даст время скриптам для обработки информации.
А каков объём данных?
Давайте прикинем в уме.
Количество видео
Согласно базе данных по кинематографу IMDb, всего было снято около 2,6 миллионов кинолент, включая отдельные эпизоды сериалов, мультфильмы и короткометражки. (Информация на 13 ноября 2020 года).
Для начала ограничимся круглым числом 1 миллион видео. Понятно, что мы даже не пытаемся коснуться YouTube и других аналогичных сервисов, где объём видео в разы больше. И главное, этот снежный ком будет только расти.
Количество кадров
Некоторые фильмы или эпизоды сериалов довольно коротки. Есть по 15-20 минут. С другой стороны, есть немало фильмов продолжительностью до 2 часов и более. Не мудрствуя лукаво, примем среднюю продолжительность видео равной 1 часу.
Большое количество фильмов сняты с частотой 24 кадра в секунду, но есть и более скоростные. В наше время каждый может снять свой фильм, а частота кадров в нём может быть и 60 и 100 и 200 FPS и выше. Всё зависит от видеокамеры, фотоаппарата, экшен-камеры, смартфона, камеры видео наблюдения и т. д. (нужное подчеркнуть). Всё в наших руках. Но, давайте примем в первом приближении частоту кадров среднестатистического видео равной 30 FPS.
В этом случае в среднестатистическом видео будет:
30 FPS * 3600 сек = 108 000 кадров
Округляя получим, что в среднестатистическом видео порядка 100 000 кадров.
Объем данных
Каков объём хранения информации об одном кадре? Очевидно, что это значение зависит от алгоритма сравнения кадров в нашей базе данных с заданным образцом. Мы используем два алгоритма для сравнения данных. В одном из них на кадр требуется около 30 байт, в другом около 10 байт. Возьмём среднее — 20 байт.
Значит для хранения информации о 1 миллионе видео необходимо
1 000 000 видео * 100 000 кадров * 20 байт = 2 000 000 000 000 байт
Проще говоря, нам потребуется около 2 Тбайт для того чтобы как то описать все наши кадры. Что, вообще говоря, не так уж и плохо, ведь этот объём информации может уместиться на современном HDD или SSD диске. С другой стороны, эту информацию следует как то упорядочить, в противном случае даже для простого чтения 2 Тбайт понадобится уйма времени, а мы ведь договорились, что пользователь не будет ждать более 10 секунд.
Даже если считывать информацию с диска со скоростью 500 Мбайт/сек нам понадобится 2000 секунд, т. е. более получаса!
А сколько серверов нам понадобиться для поиска за указанное время?
Если предположить, что мы храним информацию равномерно на нескольких серверах, то, в этом случае, объём обрабатываемой информации для выполнения одного поискового запроса уменьшается. Например, если у нас 10 серверов, по на каждом из них потребуется обработать не 2 Тбайта информации, а только 200 Гбайт. Или если у нас 100 серверов, то потребуется обработать не 2 Тбайта, а 20 Гбайт информации. В принципе, указанного количества должно хватить для функционирования такой поисковой системы.
Сколько запросов в секунду сможет переварить такая система?
Трудно ответить точно, но вероятнее всего максимум несколько десятков запросов в секунду.
Опции страницы поиска видеозаписей
Выше мы объяснили, как выполнять поиск видео Вконтакте онлайн, теперь поподробнее остановимся на фильтрах раздела. Вот какие параметры там существуют:
- Длительность. Вы можете выбрать «Длинные» или «Короткие», сузив тем самым круг поиска;
- Дата. Параметр позволяет сортировать записи по дате загрузки. Минимальный период – последние 24 часа, далее идут неделя, месяц и год;
- Сортировка. Здесь нужно выбрать релевантность параметров фильтра или, что учитывать в первую очередь – требования к длительности или дате загрузки;
- Качество. Поставьте там галку, если вам нужны записи в высоком разрешении;
- Без ограничений. Если выставите здесь галку, сайт отсортирует вам абсолютно все подряд – от коротких роликов, снятых «по приколу», до контента с пометкой 18+.
Допустим, вам нужно разыскать видео выступления Павла Воли, посвященное его супруге на день рождения. Это трогательный кусочек программы сольника, общая длительность которого около 2 часов. Что делаем?
- В поисковой строке пишем «Павел Воля для Ляйсан»;
- В фильтрах указываем «Короткое» (чтобы вам не предлагали смотреть весь концерт);
- Дату укажите «За год». Несмотря на то, что выступление прошло более 2 лет назад, этот ролик кто-то вполне мог залить заново. Для результативности выставляем самый длительный интервал;
- Сортируем по длительности;
- Галку поставьте только в пункте «Без ограничений»;
- Жмите «Поиск»;
- Нужный кусочек выступления в нашей выдаче нашелся сразу на первой же странице.
Примерно так работает поисковик видео Вконтакте, как видите, ничего сложного!
Что было сделано
Сначала нами был реализован поиск по видео фрагментам. Однако вскоре был реализован поиск по изображениям.
История
1 июля 2019
В этот день была выпущена первая версия пакета VideoColor. Она включала в себя три части:
- Manager (индексирование исходного видео)
- Server (серверная часть, которая принимает запросы и ищет совпадение в базе индексов)
- Client (клиентское приложение, которое позволяет проигрывать AVI файлы и отсылать поисковые запросы серверу).
Март 2020
Был создан веб-сайт с возможностью идентификации видео по загруженному видео фрагменту.
14 апрель 2020
Выпущена первая версия приложения для идентификации видео и определения положения проигрываемого видео используя захват содержимого части экрана монитора.
23 июня 2020
Выпущена первая версия приложения для добавления в базу данных сайта индексной и описательной информации о видео.
Поиск по видео фрагментам
Основная идея
Будем рассматривать видео как последовательность изображений. Для каждого изображения найдём среднее значение красного, зелёного и синего цвета. Получим три графика в зависимости от времени. Построим и сохраним эти графики для каждого видео, которое мы хотим проиндексировать.
Получая видео фрагмент для идентификации построим эти графики и для него. Сравним полученные графики с уже имеющимися. Разумеется, сравнивать придётся по всей длине каждого исходного фильма. Если разница между графиками в конкретной точке меньше определённого значения, то считаем, что задача решена.
Стоит заметить, что это упрощённая схема. Есть несколько моментов, которые в рабочей схеме отличаются от описанного здесь. Но, в общем, идея именно такая.
Плюсы
- Относительно небольшой размер индексов. Один час видео в проиндексированном виде занимает около 1 МБ. Таким образом, 1000 фильмов, каждый продолжительностью около 2 часов, в проиндексированном виде займут около 2 ГБ.
- Достаточно точный поиск. Даже если видео пережали несколько раз, если оно визуально выглядит удовлетворительным, то фрагмент скорее всего будет найден.
- Для абсолютного большинства поисковых запросов для правильной идентификации достаточно коротких фрагментов 5-10 секунд.
- Качество поиска слабо зависит от разрешения видео (в определённых пределах).
- Поиск идёт исключительно по видео. Аудио из процесса полностью исключено. Плюс в том, что несколько версий одного и того же фильма с разными звуковыми дорожками в результате поиска приведут к одному и тому же фильму. Это исключает ненужное дублирование и, как следствие, экономит ресурсы.
Минусы
- Поиск необходимо вести от начала и до конца. Т.е. при поступлении запроса необходимо сравнить его со всеми образцами в базе данных. Это накладывает определённые ограничения не только на тип памяти для хранения информации, но и для размеров этой самой памяти. Для того чтобы получить ответ за несколько секунд необходимо, чтобы индексы находились в оперативной памяти. Чем больше база, тем больше места в ОЗУ выделено для хранения информации и тем дольше будет длиться поиск. Например, для 2-х канального доступа и при использовании памяти DDR3 частотой 1600 МГц для поиска по базе размером 12 ГБ понадобится минимум около 0,5 секунды. Для базы размером 48 ГБ необходимо будет уже порядка 2-х секунд минимум.
- Для очень темных или очень светлых мест в видео (обычно это эффекты перехода между сценами) на коротких исходных фрагментах поиск будет работать плохо. Будут многочисленные совпадения. Что, в общем то, вполне понятно, но неприятно.
- Также будут проблемы идентификации с начальными заставками компаний производителей видео или с сериалами. Что, в общем то тоже, вполне понятно. Это не проблема алгоритма — это дубликаты данных.
- Качество поиска может сильно зависеть от обрезки видео по краям.
Image Comparer
Пожалуй, лучшая программа для поиска и удаления дубликатов изображений. Image Comparer имеет удобный и простой интерфейс на русском языке, поддерживает работу со всеми популярными графическими форматами. Сравнение производится по самому содержимому изображения, так называемому цифровому отпечатку. При этом указывается степень схожести в процентах. Найденные дубликаты можно перемещать, копировать или удалять.
Скачать: https://www.bolidesoft.com
См. также >>TinEye-сервис поиска дубликатов изображений. Рабочие методы уникализации картинок
См. также >>Поиск дубликатов изображений. Уникальная программа Image Comparer
Поиск по изображениям
Основная идея
Разбиваем исходное изображение на ячейки таблицы M x N. Находим усреднённое значение красной, зелёной и синей компоненты в каждой из областей. Собственно набор этих значений и будет характеристикой этого изображения, с помощью которой мы сможем их все отличать друг от друга. Заносим эту характеристику в базу данных вместе с указателем на описание видео (Video ID) и порядковым номером кадра в видео. Остаётся лишь вопрос, какие значения принимают M и N? Мы взяли 5 x 5, но Вы можете попробовать другие значения. При небольших значениях этих параметров есть шанс что у нас будет много дубликатов, а при больших — мы потратим много памяти.
Однако это ещё не всё. Если в дальнейшем осуществлять поиск по всем этим характеристикам, то на обработку каждого запроса будет уходить много времени! Как же быть? Можно подсчитать усреднённое значение R, G, B компонент для этого изображения и на основе этих значений группировать их в массиве данных. Например: R=200, G=188, B=212. В этом случае мы заносим информацию о кадре в соответствующий раздел или добавляем поле в таблицу. А при поиске аналогично определяем эти компоненты и ищем с учётом этих параметров. Таким образом, мы во много раз сужаем объём сравниваемых данных и ускоряем поиск.
Если честно, то это только в теории, на практике всё немного иначе. Но это тема для отдельной статьи.
Плюсы
- Относительно небольшой размер данных.
- Есть возможность разбития всех данных на группы и осуществлять поиск по группам, что существенно ускоряет поиск.
- Не требует постоянного хранения больших массивов данных в ОЗУ в отличии от предыдущего метода.
- Низкая вероятность ошибки.
Минусы
- Вследствие того, что после перекодирования видео может несколько отличаться от оригинала, да и JPEG-кодирование (при поиске по изображению) меняет оригинал и группа может быть определена неверно. Это требует либо расширения диапазона группы (приводит к уменьшению скорости поиска) либо к дополнительным поисковым запросам (тоже замедляет поиск).
DupliFinder
Простая и удобная программка для поиска и удаления дубликатов фотографий и прочих изображений. Поиск осуществляется путем сравнения контрольных сумм MD5. В остальном программа похожа на Dup Detector. Поддерживается работа с подкаталогами, вывод процентного соотношения схожести, предпросмотр результатов сравнения. Выбранные дубликаты можно удалить. К недостаткам относятся несколько медленная скорость работы, а также необходимость установки пакета Java. Язык интерфейса — английский.
Скачать: https://duplifinder.codeplex.com
Инструментарий
На сегодняшний день написано несколько приложений, некоторые из них успели устареть и больше не поддерживаются.
Поиск видео (клиентская часть)
- Через веб-форму на сайте
- Через приложение «Video Color Capture»
Поиск видео (серверная часть)
- Video Color Server. Существует две версии: Windows (работает как сервис) и Linux (работает под обычным пользователем, запуск через crontab).
Добавление видео
- Через приложение «Video Color Creator»
Области применения поиска видео по видео фрагментам
- Идентификация старых и неизвестных видео фильмов.
- Нахождение и отсечение рекламных блоков.
- Проверка частей видео на предмет заимствования их из других фильмов (плагиат).
- Определение точной даты публикации и названия шоу (передачи) если в репосте отсутствует данная информация.
- Определение более-менее точной позиции проигрываемого потокового видео, если идёт вещание ранее проиндексированного видео.
Идентификация старых и неизвестных видео фильмов
Предположим, что у вас есть файл с корявым названием. Начальная заставка либо отсутствует (замысел автора) либо вырезана. Что это за фильм? Хотелось бы прочитать описание и комментарии тех, кто его просмотрел.
Нахождение и отсечение рекламных блоков
Пример: У вас есть свой самописный видео плеер и вы хотите, чтобы при просмотре потокового видео ваши пользователи видели не рекламу с центральных каналов, а вашу собственную. Проверка частей видео на предмет заимствования их из других фильмов (плагиат) Пример: Если есть подозрение, что кто-то использует в своём видео ваше видео (снятое с квадрокоптера).
Определение точной даты публикации и названия шоу (передачи) если в репосте отсутствует данная информация
Пример: Вы смотрите видео-шоу, размещённое на неизвестном сайте. Возможно, вы даже знаете, как это шоу называется, но не знаете, когда оно было показано. Год назад или два?
Определение более-менее точной позиции проигрываемого потокового видео, если идёт вещание ранее проиндексированного видео
Пример: Это может понадобиться если вы хотите прикрутить к чужому потоковому видео приложение, демонстрирующее титры или другую контекстную информацию (карты, ссылки, новости и т. д.). Сперва идёт захват видео, расчёт индекса, идентификация видео и позиции на сервере, а затем приложение выводит в отдельном окне контекстную информацию, синхронизированную с воспроизводимым видео.
Установление места действия на видео-ролике
В качестве дополнительных признаков видео контента выступает место съемки. Помимо самих участников видео, определяющим фактором, как раз, могут служить детали второго плана. Для достоверного установления личности необходимо определить место проведения съемки. Поиск места съемки и работа, связанная с этим процессом, относится к области проведения детективных расследований. В том случае, если видео найдено в сети Интернет и первоисточником является информация с какого-либо сайта, необходимо выявить место действия. При этом учитываются данные о происхождении контента в контексте автора, уточняются данные относительно его размещения. Ее основой являются различные мероприятия по поиску «зацепок» – важной информации, оттолкнувшись от которой могут быть выявлены искомые сведения. Среди таковой, как первичные технические параметры видеопотока, так и мелкие детали, которые, незаметны на первый взгляд.
При любом поиске данных и их идентификации для повышения достоверности результата необходимым условием является наличие двух источников данных. Поиск места съемки является одним из базовых этапов всего процесса идентификации, который позволит помимо визуальных данных получить возможность найти сведения из альтернативного источника. В конечном итоге, область поиска места съемки может быть сужена до города, а позднее и точного адреса. При этом могут появиться и иные актуальные данные от третьих лиц, которые являлись косвенными участниками тех или иных ситуаций, свидетелями или обладают важной информацией. Задача поиска места съемки затрудняется в тех ситуациях, когда интересующее видео снято в помещении и обстановка не позволяет получить дополнительных сведений. Для поиска подобного рода возможностей находят применение it-расследования, целью которых является исследование данных и публикации в целом на предмет поиска автора и его территориальной принадлежности.
Установление человека с видео
Чтобы достоверно установить личность человека с видео, особенно в том случае, когда низкое качество контента не позволяет идентифицировать персону по визуальным характеристикам, необходим поиск участников съемки. Используя в качестве исходных данных признаки видео ролика или фрагмента, необходимо отыскать лиц, которые принимали участие в создании видео. При наличии высококачественной «картинки» этот этап может быть необязательным, однако именно, таким образом, может быть подтверждена или опровергнута версия, относительно визуального сходства человека с конкретной личностью. В большинстве случаев ситуация с поиском человека с видео представляет собой детективное расследование, в ходе которого реализуются мероприятия по идентификации самого видео, поиска места съемки, выявления целого ряда второстепенных аспектов, которые позволяют выйти на участников процесса. В том случае, когда съемка произведена намеренно, известен автор, либо место расположения камеры, задача упрощается вследствие сужения круга поиска. Прежде всего, речь идет о географическом критерии, поскольку при анализе видео из сети Интернет первостепенной задачей является выявление данных о городе, в котором снято видео, а впоследствии и непосредственном месте съемки. Определение личностей участников съемки и их поиск позволит получить сведения об обстоятельствах происходящего. Среди них могут выступать как непосредственно задействованные в кадре лица, так и те, кто оказался там случайно. Так, например, при съемке на улице это простые прохожие, которые являются свидетелями и т. д. Находясь ближе или, имея возможность рассмотреть ситуацию под другим углом или ракурсом, они могут предоставить ценную информацию относительно произошедших событий, принять участие в идентификации человека или сообщить данные о нем, в случае, когда искомый им знаком.
Установление источника и времени размещения видео в Интернете
Важность поиска источника видео для идентификации личности играет важнейшую, а, порой, определяющую роль. При этом необходимо выяснить как вид самого источника данных в сети Интернет, так и время его размещения. Для этого необходимо установить доменное имя сайта, которому принадлежит первая публикация, исключив всю информацию, которая протиражирована впоследствии в результате многочисленных репостов. Для сравнения и поиска аналогичного видео доступны действующие сервисы всех доступных поисковых систем. Как правило, сайты позволяют выявить имя автора и время размещения в качестве, которого может выступать фейковое имя, прозвище, которое, безусловно, без дополнительного поиска не представляет интереса. При поиске данных через сеть Интернет специалисты имеют возможность применения сервисов по поиску размещения хостинга и регистрации сайта, на самом ресурсе также может быть доступна информация о возможных контактах или его принадлежности.
Поиск автора видео
Для поиска автора ролика, который может располагать важной информацией, задействуются различные методики от it-технологий, до рассмотрения публикаций и регистраций посредством связи с владельцами и модераторами ресурсов. Каждому пользователю сети Интернет доступна общая информация о принадлежности ресурсов, которая называется Whois. Установив время и дату размещения контента, могут быть сняты вопросы и подозрения относительно возможного участия человека в записи. Информация о размещении видео хранится в поисковых системах, откуда специалистами могут быть получены данные, даже о тех файлах, которые были удалены.
Специальные алгоритмы работы с видео
В настоящее время технические средства позволяют осуществлять немало манипуляций при работе с видео контентом и фалами. Для старого формата данных предусмотрена оцифровка, предполагающая аналого-цифровое преобразование данных для работы с ними при помощи программных средств. Для примитивного изменения разрешения видеопоток может быть подвержен экстраполяции. Однако без использования дополнительных технологий сглаживания и фильтрации подобного рода методика является малоэффективным средством при необходимости получить детальную визуальную информации и идентифицировать человека. Для получения детальной информации, изменения масштабов изображения, получения скриншотов специалистами применяется раскадровка. Некоторые алгоритмы очистки изображения от шума включают в себя раскадровку и работу по каждому кадру, позволяющую снизить интенсивность помех, увеличить четкость и качество видео. Различные манипуляции с видео роликами ныне позволяют широко использовать программные средства как для различного рода анимирования, посредствам которого могут быть созданы убедительные фейки, так и для их разоблачения. Специалисты детективного агентства DASC смогут отличить подлинное видео от уже обработанной картинки, которая может быть отретуширована в необходимом ключе. Динамичное видео и небольшие отрывки при подробном рассмотрении подвергаются обработке посредством наложения масок слежения, использующих различные актуальные математические модели. Видеоряд разбивается на фрагменты, для которых строятся гистограммы шумов и освещения, диаграммы цветового баланса, которые могут при необходимости подвергаться корректировке. При этом математическая модель в виде алгоритма треккинга, которые функционально позволяет отслеживать малейшие движения и перемещения объектов. Большинство программного обеспечения, обладающего повышенной эффективностью для реализации работ на данном этапе, является платным. Опыт и квалификация также являются необходимыми факторами для улучшения качественных показателей видеопотока, посредством технических средств.
Поиск продолжения видео, если оно не полное
При расшифровке видео и идентификации на нем личностей необходимо учитывать такой фактор, как полноценность отснятого интересующего фрагмента. Так, например, ролики, найденные в сети Интернет, зачастую являются неполными, они могут резко обрываться. Таким образом, актуальным является поиск продолжения видео. Их содержание может пересекаться и быть актуальным, в то время как постановочные сюжеты отличаются наличием одних и тех же действующих лиц, что сокращает круг поиска и позволяет выяснить дополнительную информацию. Отыскав продолжение видеоинформации, могут быть получены дополнительные данные, которые станут ключевыми в поиске истины, а также позволят достоверно идентифицировать личность интересующего человека.
Как пользоваться сервисом
Поиск видео через веб-форму на сайте
Для этого необходимо загрузить видео фрагмент или изображение в соответствующее поле формы.
Следует заметить, что в случае загрузки видео фрагмента сервер будет сначала заниматься раскадровкой загруженного видео и его обработкой, что потребует дополнительного времени.
Страничка с результатом содержит название фильма, имя режиссёра, информацию стране производителе, год выпуска, жанр, имена актёров, краткое описание, продолжительность видео, а также найденную позицию в видео, ссылки на дополнительную информацию и табличное изображение кадров из видео.
Поиск видео с помощью приложения
Поиск видео с помощью приложения осуществляется гораздо быстрее, поскольку вся предварительная обработка осуществляется на стороне клиента, а на сервер отправляется лишь незначительная часть от исходных данных. Это меньше нагружает канал и увеличивает скорость выполнения поискового запроса.
Можно ли в одиночку наполнить содержимое базы данных индексной информацией об одном миллионе видео?
Скорее всего нет. Где взять эти видео? Как их прокачать по сети? Где взять вычислительные ресурсы для их обработки?
Но можно сделать базу доступной для заполнения самими пользователями. И это уже реализовано. Мы заполнили базу данных одной сотней видео и Вы можете убедиться в работоспособности нашего сервиса. Также Вы можете скачать и установить бесплатное приложение для индексации видео и добавления описания с последующей загрузкой данных на сервер. Приложение позволяет в дальнейшем производить некоторые операции с загруженными данными: удаление, редактирование описания, просмотр и поиск.
Если Вы решите добавить своё видео или любое другое, то просьба предварительно убедиться в том, что этого видео ещё нет в базе данных. Поиск можно произвести в приложении по названию, режиссёру, году создания и прочим параметрам.
Скорость создания индексной информации зависит от мощности Вашего компьютера и характеристик самого видео (разрешения, кодека, частоты кадров). В среднем обработка занимает несколько минут. В это время пользователь может заполнять текстовые поля описания видео.
Как найти видео по фотографии
Как известно, сегодняшние поисковые системы при поиске видео используют специальные метаданные. Последние являют собой текстовые маркеры, не отображающиеся на экране, и предназначенные исключительно для поисковых ботов.
Внешние метаданные содержат информацию об авторе видео, дате создания, продолжительности видеоролика. Внутренние метаданные содержат название видео, его описание, особенности кодировки и другую техническую информацию.
Поисковые системы используют указанные нами метаданные для поиска нужных изображений и видео. Обычно при формировании поисковых запросов используются ключевые слова, соответствующие содержанию видео, его авторам, названии локаций, где видео снималось и так далее.
Если же у вас на руках имеется только фото, по которому нельзя понять его тематику, место съёмки и авторов – тогда будет необходимо использовать функционал поисковых систем, выполняющих поиск изображений по загруженной картинке. Ниже разберём, как это можно сделать.
Ссылки
Сайт
https://www.videocolor.aapsoftware.ru/ На сайте доступен поиск по короткому видео фрагменту, а также по изображению из видео.
Приложения
- Windows x64 приложение для идентификации видео Video Color Capture
- Windows x64 приложение для добавления видео в базу данных Video Color Creator
- Все приложения бесплатны.
Видео
- Поиск видео по изображению и поиск видео по короткому видео фрагменту
- Поиск фильма по видео фрагменту
- Идентификация видео с помощью программы «Video Color Capture»
- Видео работы с программой «Video Color Capture» версии 1.1
- Работа с программой «Video Color Creator» версии 2.0
Первичная настройка AntiDupl NET
Первое, что надо обязательно сделать после скачивания (по ссылке в конце статьи) программы AntiDupl NET — настроить её…
Рекомендую удалять дубликаты сначала в корзину — потом скажите мне спасибо за этот совет.
Обязательно укажите папку для поиска похожих фото — иначе программа будет несколько часов анализировать абсолютно все изображения в компьютере…
