কিভাবে Synamedia দীর্ঘ ফর্ম ভিডিওর জন্য উন্নত ভিডিও অনুসন্ধান ক্ষমতা তৈরি করতে Amazon Recognition ভিডিও ব্যবহার করে

সাইনামেডিয়া একটি বিস্তৃত সমাধান পোর্টফোলিও সহ প্রিমিয়াম ভিডিও পরিষেবা প্রদানকারী এবং সরাসরি-থেকে-ভোক্তা (D2C) এর চাহিদাগুলিকে সম্বোধন করে একটি শীর্ষস্থানীয় ভিডিও প্রযুক্তি প্রদানকারী৷ সিনামিডিয়া সমাধানগুলি ভিডিও নেটওয়ার্ক, টিভি প্ল্যাটফর্ম, বিজ্ঞাপন এবং নগদীকরণ এবং সামগ্রী সুরক্ষা এবং জলদস্যুতা বাধার মতো বিভিন্ন স্তম্ভ জুড়ে ছড়িয়ে পড়ে।

Synamedia কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ব্যবহার করার জন্য AWS-এর সাথে অংশীদারিত্ব করেছে যাতে দীর্ঘ-ফর্ম ভিডিওর জন্য উন্নত ভিডিও অনুসন্ধান ক্ষমতা তৈরি করা যায়। এটি তাদের গ্রাহকদের দৃশ্যের বর্ণনার উপর ভিত্তি করে ভিডিও অনুসন্ধানে সহায়তা করার জন্য যা সম্পদের মেটাডেটাতে বর্ণনা করা হয়নি। উদাহরণস্বরূপ, এমন একটি ভিডিও (এমনকি একটি সিরিজের মধ্যেও) অনুসন্ধান করা যাতে একটি নৌকায় একটি দৃশ্য রয়েছে যা মেটাডেটাতে উল্লেখ করার মতো যথেষ্ট তাৎপর্যপূর্ণ নয়। এটি বাস্তব-বিশ্বের বস্তু থেকে চালিত বিষয়বস্তু আবিষ্কার সক্ষম করে।

সঙ্গে আমাজন স্বীকৃতি ভিডিও, Synamedia একটি AI সমাধান তৈরি করেছে যা স্ট্যান্ডার্ড এবং কাস্টম মডেলগুলি ব্যবহার করে ভিডিও এবং ছবিতে লেবেল সনাক্তকরণ করতে সক্ষম হয়েছিল৷ এটি সেই সময়ে দৃশ্যে আসলে কী আছে তার উপর ভিত্তি করে দীর্ঘ-ফর্ম ভিডিওতে নির্দিষ্ট বস্তুর দৃশ্য-স্তরের সনাক্তকরণ সক্ষম করে। এই নতুন ক্ষমতা ব্যবহারকারীদের দীর্ঘ-ফর্ম ভিডিওর মধ্যে নির্দিষ্ট ঘটনাগুলি খুঁজে পেতে অনুমতি দেয়, শুধুমাত্র তারা যা খুঁজছেন তার একটি সাধারণ বিবরণের উপর ভিত্তি করে। এটি নতুন বিষয়বস্তু অনবোর্ড করার সময় সিনামিডিয়াকে অত্যন্ত দ্রুত কার্য সম্পাদন করতে সক্ষম করে, যা এখন স্পিন আপ হতে এবং ফলাফল পেতে কয়েক ঘন্টা সময় নেয়। ডোমেন-নির্দিষ্ট চিত্রগুলির জন্য আরও কাস্টম মডেল যোগ করার ক্ষমতা প্রদান করে সমাধানটি ব্যবহার করা সহজ এবং ব্যাপক।

ভিজ্যুয়াল কন্টেন্ট সূচী করতে AI ব্যবহার করা

যেহেতু ভিডিও সামগ্রীর সরবরাহ এবং বৃহত্তর ভিডিও অন্তর্দৃষ্টির চাহিদা উভয়ই বাড়তে থাকে, কার্যকর ভিডিও অনুসন্ধান ক্ষমতাগুলি আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে৷ প্রথাগত ভিডিও অনুসন্ধান, তবে, সাধারণত ভিডিওর শিরোনাম বা কিছু ক্ষেত্রে, ভিডিওর মূল থিম বা বিষয়বস্তু বর্ণনা করে এমন ট্যাগ হিসাবে সংযুক্ত মেটাডেটাতে সীমাবদ্ধ।

বেশিরভাগ বর্ণনামূলক তথ্য ম্যানুয়ালি যোগ করা প্রয়োজন, কিন্তু ভিডিওর পরিমাণ বাড়ার সাথে সাথে এটি নিষিদ্ধ হয়ে যায়। ফলস্বরূপ, ঐতিহ্যগত ভিডিও অনুসন্ধান কর্মক্ষমতা প্রায়ই সীমিত হয়. এই সীমাবদ্ধতা দীর্ঘ-ফর্মের ভিডিও সামগ্রীর জন্য আরও স্পষ্ট, যার জন্য দৃশ্য-স্তরের মেটাডেটা সাধারণত বিদ্যমান থাকে না, এটি তৈরি করা কত ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ।

এই সীমাবদ্ধতাকে মোকাবেলা করার জন্য, সিনামিডিয়া কম্পিউটার ভিশন ব্যবহার করে একটি AI-চালিত ভিডিও অনুসন্ধান সমাধান তৈরি করতে শুরু করেছে যাতে কোনও ভিডিওতে দৃশ্য-স্তরের বিবরণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত করা যায় এবং সেই দৃশ্যগুলির সাধারণ বর্ণনার উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীদের কাছে সেই তথ্য আবিষ্কারযোগ্য করে তোলে।

Amazon Recognition ব্যবহার করে মাত্র 2 সপ্তাহের মধ্যে একটি কাস্টম কম্পিউটার ভিশন সমাধান তৈরি করুন৷

এই লক্ষ্য অর্জনের জন্য, Synamedia এর সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং ফেলো, Avi Fruchter, এর দিকে ফিরেছেন আমাজন রেকোনিশন, একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত ভিডিও বিশ্লেষণ পরিষেবা যা প্রাসঙ্গিক দৃশ্য-স্তরের ঘটনা যেমন বস্তু, ক্রিয়াকলাপ এবং এমনকি পাঠ্য এবং দৃশ্যগুলি সনাক্ত করতে কম্পিউটার ভিশন মডেলগুলি ব্যবহার করার প্রক্রিয়াকে ত্বরান্বিত করতে সহায়তা করে।

অ্যামাজন রেকগনিশন ভিডিও কম্পিউটার ভিশন মডেল ব্যবহার করে ভিডিও সামগ্রীকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রক্রিয়াকরণ এবং ট্যাগ করার মাধ্যমে ভিডিওর জন্য কম্পিউটার দৃষ্টি সমাধানের বিকাশকে ত্বরান্বিত করে। এই মডেলগুলি সম্পূর্ণরূপে Amazon Recognition দ্বারা পরিচালিত এবং রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়। এটি প্রয়োজনীয় অবকাঠামো পরিচালনার অভেদহীন ভারী উত্তোলনকে সরিয়ে দেয় এবং এই মডেলগুলি তৈরি এবং স্থাপন করার জন্য প্রয়োজনীয় প্রযুক্তিগত দক্ষতাও হ্রাস করে।

শুরু করার জন্য, আপনি কেবল বেছে নিন যে Amazon Recognition-এর বিস্তৃত পরিসরের ক্ষমতা আপনার কাজের সাথে প্রাসঙ্গিক, এবং প্রাসঙ্গিক API-কে কল করুন। ফলাফলগুলি তারপর প্রতিটি কাজের জন্য একটি সহজে পরিচালনা করা JSON প্রতিক্রিয়া হিসাবে ফেরত দেওয়া হয়।

উদাহরণস্বরূপ, Synamedia তাদের ভিডিও লাইব্রেরির প্রতিটি ভিডিও ফ্রেমে সনাক্ত করা বস্তুর জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেলগুলির একটি তালিকা তৈরি করতে StartLabelDetection API ব্যবহার করে৷ এই সাধারণ API কল থেকে, Amazon Recognition লেবেলের তালিকা, প্রতিটির আত্মবিশ্বাসের স্কোর এবং প্রতিটি ফ্রেমের জন্য প্রাসঙ্গিক টাইমস্ট্যাম্প ফিরিয়ে দিয়েছে। এটি সিনামিডিয়াকে তাদের পরীক্ষা লাইব্রেরিতে প্রতিটি ভিডিওর জন্য অনুসন্ধান মেটাডেটার একটি সম্পূর্ণ নতুন সেট অবিলম্বে তৈরি করতে সক্ষম করেছে৷ ব্যবহারকারীরা তারপরে শুধুমাত্র তাদের আগ্রহের নির্দিষ্ট বস্তু বা দৃশ্যাবলী বর্ণনা করে নির্দিষ্ট ভিডিও বিষয়বস্তু অনুসন্ধান করতে সক্ষম হন এবং ফলাফলগুলি পান যা শুধুমাত্র তাদের প্রশ্নের সাথে মেলে না, কিন্তু এটি সেই বিষয়বস্তু বৈশিষ্ট্যযুক্ত ভিডিওর নির্দিষ্ট দৃশ্যের দিকেও নির্দেশ করে৷

ভিডিও বিশ্লেষণের জন্য অন্যান্য প্রাসঙ্গিক Amazon Recognition API গুলি হল StartFaceDetection, StartPersonTracking, এবং StartSegmentDetection—একটি বৈশিষ্ট্য যা ভিডিও পরিবর্তনের দৃশ্যের মুহূর্তটিকে চিহ্নিত করতে পারে।

Amazon Recognition প্রাক-রেকর্ড করা এবং লাইভ ভিডিও উভয় ক্ষেত্রেই কাজ করে। আগে থেকে রেকর্ড করা ভিডিও থেকে পড়া হয় আমাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (Amazon S3), এবং লাইভ ভিডিও থেকে প্রক্রিয়া করা যেতে পারে অ্যামাজন কিনেসিস ভিডিও স্ট্রিম.

Synamedia তাদের ক্ষমতা দ্রুত প্রসারিত করার ক্ষমতার জন্য Amazon Rekogntion বেছে নিয়েছে। Synamedia এর উদ্ভাবন দল শুধুমাত্র ভিডিওতে নতুন প্রযুক্তিগত উদ্ভাবন তৈরির জন্য নিবেদিত এবং শক্তিশালী প্রযুক্তিগত দক্ষতা রয়েছে। যাইহোক, এমনকি তাদের জন্য ভিডিও প্রযুক্তির সমস্ত ক্ষেত্রে গভীর ডোমেন দক্ষতা থাকা সবসময় সম্ভব নয়। Amazon Rekogntion লিখুন, যা কম্পিউটার দৃষ্টিতে তাদের ক্ষমতাকে প্রসারিত করেছে, তাদের একটি ব্যবহারের ক্ষেত্রে ধারণা করতে এবং দ্রুত এর কার্যকারিতা পরীক্ষা করতে সক্ষম করে।

"অনবোর্ডে এটি অত্যন্ত দ্রুত ছিল, এবং ফলাফলগুলি অত্যন্ত দ্রুত ছিল," আভি ফ্রুচটার বলেছেন। "আমরা সর্বদা ML-এর সমস্ত ক্ষেত্রে ডোমেন বিশেষজ্ঞ নই, এবং Amazon Recognition আমাদের গ্রাহকদের জন্য নতুন ধরনের উন্নত ব্যবহারের ক্ষেত্রে আমাদের বিদ্যমান দক্ষতাকে কাজে লাগানোর ক্ষমতা দেয়।"

Synamedia আশা করে যে তাদের সমাধানটি গ্রাহকদের একটি বিস্তৃত পরিসরের জন্য বিস্তৃত সুবিধা পাবে, যার মধ্যে রয়েছে বড় ভিডিও লাইব্রেরি সহ কোম্পানির পাশাপাশি ক্রমবর্ধমান সংখ্যক কোম্পানি যাদের লাইভ ভিডিও ফিডে নির্দিষ্ট ইভেন্টগুলি যেমন স্বাস্থ্য ও নিরাপত্তা ঝুঁকির মতো নিরীক্ষণ করতে হবে।

সারাংশ

Amazon Recognition Video-এর সাহায্যে, Synamedia অতিরিক্ত বিশেষ কম্পিউটার ভিশন বিশেষজ্ঞ নিয়োগ বা বিকাশের প্রয়োজন ছাড়াই কয়েক সপ্তাহের মধ্যে একটি উন্নত ভিডিও অনুসন্ধান ক্ষমতা তৈরি এবং পরীক্ষা করতে সক্ষম হয়েছিল।

এই নতুন ক্ষমতা সিনামিডিয়াকে তার উদ্ভাবন দলের প্রভাবকে প্রসারিত করতে এবং গ্রাহকদের জন্য নতুন ভিডিও উদ্ভাবনের লক্ষ্যে তার মিশন চালিয়ে যেতে সক্ষম করেছে।

ভিজিট করে ভিডিওর জন্য কীভাবে আপনি দ্রুত কম্পিউটার ভিশন সমাধান তৈরি করতে পারেন সে সম্পর্কে আরও জানুন আমাজন স্বীকৃতি ভিডিও বা উল্লেখ করে আমাজন স্বীকৃতি সংস্থান.

লেখক সম্পর্কে

ড্যানিয়েল বার্ক AWS-এ প্রাইভেট ইক্যুইটি গ্রুপে AI এবং ML-এর জন্য ইউরোপীয় নেতৃত্ব। ড্যানিয়েল সরাসরি প্রাইভেট ইক্যুইটি ফান্ড এবং তাদের পোর্টফোলিও কোম্পানিগুলির সাথে কাজ করে, তাদের উদ্ভাবন উন্নত করতে এবং এন্টারপ্রাইজ মান বাড়াতে তাদের AI এবং ML গ্রহণকে ত্বরান্বিত করতে সহায়তা করে।

জন শ AWS-এ প্রাইভেট ইক্যুইটি গ্রুপে AI এবং ML-এর জন্য উত্তর আমেরিকার নেতৃত্ব। জন সরাসরি প্রাইভেট ইক্যুইটি ফান্ড এবং তাদের পোর্টফোলিও কোম্পানিগুলির সাথে কাজ করে, তাদের উদ্ভাবন উন্নত করতে এবং এন্টারপ্রাইজ মান বাড়াতে তাদের AI এবং ML গ্রহণকে ত্বরান্বিত করতে সহায়তা করে।