ウェビナープラットフォームでの画像検出の使用方法

(Przemek ShemmyMajewski)(2020年7月5日)

ウェビナープラットフォームとオンライン会議ソフトウェアの人気はここ数か月で頭打ちになり、多くの企業や教育機関がリモートでオンラインになっています。ウェビナープラットフォームを構築している(またはそれを考えている)場合、AIは、ライブストリーム中のユーザーエクスペリエンスを向上させることができる画像検出に役立ちます。オンライン会議プラットフォームで画像検出を使用して何ができるかを見てみましょう。

(非常に小さな)簡単に言えば、オブジェクト検出はインスタンスの検出に使用されますデジタル画像やビデオ内の特定のクラス(人、建物、車など)のセマンティックオブジェクトの。現在、次のような複数のビジネスアプリケーションがあります。

しかし、現在非常に関連性の高い用途の1つは、ウェビナープラットフォームまたはライブビデオストリームでライブビデオを強化するためのリアルタイムオブジェクト検出です。既存のビデオ会議やソーシャルメディアプラットフォームの多くが、特に過去数か月にわたって、ユーザーの需要の高まりとともに導入されてきました。

人々はこれまで以上にウェビナーやオンライン会議を利用しています

COVID-19のパンデミックのため、私たちの多くは家で立ち往生しています。ほとんどの場合、リモートで作業および学習し、オンラインで会議を行い、オフィスや学校に行くことができません。ウェビナーやオンライン会議プラットフォームを販売する既存のソフトウェアプロバイダーは、これから大きな恩恵を受けています。

MarketWatchによると、 Zoomの3月の1日のアクティブユーザー数2020年は前年比で

378%増加しましたが、Microsoftは 775%は、リモートワークとオンライン学習の量が急増したため、クラウドアプリケーション全体(チームを含む)の使用が急増しました。また、シスコのWebexは、今年3月だけで 5,000万回の会議

を開催しました。

需要が高く、スペースでの競争が激化する中、ほとんどのプラットフォームはセキュリティ対策を強化し、パフォーマンスを向上させることを余儀なくされています。しかし、彼らはまた、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、より多くのユーザーを引き付けるためのより多くの方法を探し始めており、その場でチャンスを正しく感じています。

そのための方法の1つは、画像検出の開発に集中することでした。新しく、役立つ、そしてしばしば楽しい機能を導入するためのアルゴリズム。

幸いなことに、ディープラーニング、コンピュータービジョンモデル、画像処理の最近の進歩により、リアルタイムのオブジェクト検出を使用するソフトウェアアプリケーションの構築がはるかに簡単になりました。最近では開発が進んでおり、同時にパフォーマンスも大幅に向上しています。

ライブビデオでリアルタイムのオブジェクト検出を使用する方法

ビデオ会議、ウェビナー、または、ライブストリームは、オブジェクトをリアルタイムで検出して分類します。また、オンライン会議の生産性と効率にとって重要な高性能を維持します。

現在、ソフトウェアはフレーム内の人物を検出して分類できます。フォアグラウンドとオブジェクトの人にオブジェクトをバックグラウンドでts。これにより、ビデオ会議プラットフォームだけでなく、ゲームやソーシャルメディアアプリにも役立つ機能を作成できます。

背景を選択した画像、ビデオ、またはGIFに置き換える

これですべてになりました最近、世界中のより多くのチームがリモートで作業を開始し、無数のオンライン会議をより面白くする方法が必要になったときに激怒しました。

しかし、さらに重要なことは、ブランドにロゴやブランドの画像や動画を使用する機会を与えることです。バックグラウンドで。これは、たとえば、ブランド認知度を高めるのに役立ちます。製品のデモを行い、視聴者の印象を良くします。

会議の参加者は、利用可能な写真の背景を選択するか、デスクトップフォルダまたは電話のカメラロールから1つを選択できます。ソフトウェアは顔を検出し、背景に対してきちんと配置します。できれば会議全体のパフォーマンスにあまり影響を与えません。

背景を削除してブランドの画像や動画に置き換える方法は次のとおりです。

背景をぼかす

これにより、画像の焦点をその人物だけに合わせることができます。フォアグラウンド。これも最近Skypeなどで導入された非常に人気のある機能であり、背後にあるもの(または誰)に注意を払うことなく、ビデオを使用したビジネス通話中に人々がより快適に過ごせるようにします。

このように、ユーザー特に整然としたオフィス環境で仕事ができない場合は、プロフェッショナルであり続け、周囲のことを心配する必要はありません。

(そして、最近オンラインビジネスを行ったことがある人なら誰でも、家に子供や配偶者/パートナー、またはバックグラウンドで洗濯物を山積みにして電話をかけることができます。)

それはまた、ゲーム

で使用される便利な機能で、ライブでプレイするときにスピーカー/プレーヤーをコンピューターゲームの世界に没頭させます。

独自の画像認識システムを構築する方法

最近、オブジェクト認識アルゴリズムを使用して最先端のソフトウェアを構築するために必要なものを正確に示す電子ブックを公開しました。 こちらをダウンロードして、次の方法を段階的に確認してください。

  • プロジェクトの範囲と指標を定義する
  • データを収集して合成データを使用する
  • モデルをトレーニングしてパフォーマンスをテストする
  • モデルを本番環境にダウンロードする
  • パフォーマンスを長期にわたって監視および最適化する

ソフトウェアでオブジェクト検出を使用する際の専門家のアドバイスをお探しの場合は、今日DLabsAIスペシャリストとチャットしてください

元々は https://dlabs.ai 2020年7月5日。

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