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| 本文作者： 恒亮 | 2017-04-17 17:07 |
雷鋒網按：3月初，谷歌在 Google Cloud Next 2017 大會上對外公布了 Cloud Machine Learning API 更新。此次更新覆蓋了包括計算機視覺、智能視頻分析、語音識別、自然語音處理、機器翻譯和職位搜索等在內的諸多領域，被認為是谷歌云近段時間最大規模的一次升級。在此次更新中，最受關注的可能就是能夠進行視頻識別的 Video Intelligence API 了。
在發布會上，谷歌云工程師 Sara Robinson 曾針對 Video Intelligence API 登臺演示了一個應用樣例（演示視頻見文末），用于說明該 API 的具體功能。近日，Sara Robinson 在 GitHub 上公開了該樣例的源代碼，并對 API 本身和樣例的實現做了簡要說明。現雷鋒網編譯如下，希望對各位開發者有所幫助。
為了向大家充分展示我們新發布的 Video Intelligence API 的具體功能，我曾編寫了一個樣例。目前樣例源碼已經上傳到了 GitHub，感興趣的朋友可以在下面的鏈接查看詳情：
通過這個樣例，我們將看到 Video Intelligence API 的兩個重要功能：
● 識別目標視頻中每一幀的內容；
● 在龐大的視頻庫中搜索當前視頻的元數據。
總體上說，Video Intelligence API 向開發者開放了一種接入谷歌預訓練模型的方法，該模型不但可以從宏觀上識別當前視頻中每一幀的具體內容，同時還能給出相關內容的顆粒數據（granular data）表述。如下圖所示，假設視頻在 0:07 的時間點出現了一只小狗。
則 Video Intelligence API 就可以識別這只狗，并同時識別出整段視頻中所有出現小狗的數據幀。以下代碼展示了在一個標簽下的 JASON（JavaScript Object Notation）表述：
{
"description": "Dog",
"language_code": "en-us",
"locations": [ {
"segment": {
"start_time_offset": 7090474,
"end_time_offset": 8758738
},
"confidence": 0.99793893,
"level": "SHOT_LEVEL"
}
這段 JASON 代碼以微秒級的時間分割展示了該視頻片段，從代碼中可以看到，API 對該數據幀的識別結果為“dog”，并且標明正確率為 99%。在該段視頻的其他相關片段中，該 API 甚至還能識別出小狗的具體品種（識別結果是 Dashchund，即達克斯獵狗，正確率為 81%）。
看到這里你可能要問，我可以按照 1fps 的幀率將視頻分解，然后對每一幀數據做圖像識別，不也能達到同樣的效果么？的確如此。對每一幀數據做圖像識別，在上述 JASON 描述的層面的確能和 Video Intelligence API 達到一樣的效果，但后者的功能卻不止于此，而這也是 Video Intelligence API 的核心競爭力之一。
除了上述針對每一幀的解釋之外，此次發布的 Video Intelligence API 還能通過特定的分析模型給出不同視頻幀之間的聯系和區別。例如視頻中如果出現了足夠多的禮服和糖果鏡頭，則 API 就可以識別出這是一段關于萬圣節的視頻并標記。不僅如此，此次更新的 API 還具有鏡頭變更檢測功能，即可以分辨視頻中的場景轉換。通過這一功能，開發者可以將視頻按場景完全自動化地按照內容分割成不同的片段，并返回相應片段的 JASON 描述，非常方便。
關于 Video Intelligence API 更詳細的介紹請參見以下視頻（需科學上網），視頻中的演講嘉賓是 Video Intelligence API 的產品經理和研發工程師：
以下是本次樣例的原理圖，我在 3 月初的 Google Cloud Next 2017 上曾經做過演示。
如圖所示，整個樣例分為前端（圖片上半部分）和后端（圖片下半部分）兩部分。
關于后端：本樣例將待處理視頻存儲在谷歌云 Bucket 中，這里我實現了一個函數，每當用戶添加一個新視頻到該 Bucket 時，該函數會被觸發，一方面檢查文件的合法性（例如是否是視頻文件，文件是否完整等），同時負責將合法的視頻文件傳遞到 API 進行分析。這里 API 提供了一個非常方便的選擇參數，即用戶可以傳入另一個谷歌云 Bucket 地址，當 API 分析完成后，可以將分析結果，即 JASON 表述存儲在該 Bucket 地址中。我在樣例中即應用了這一點，將分析結果存儲在了另一個谷歌云 Bucket 中。
前端是我跟另一個同事 Alex Wolfe 共同完成的，其中用到了 ES6，Sass，Gulp，CanvasJS 等各種客戶端 JS 工具（具體可以參考 GitHub 代碼），實際上實現了一個基于谷歌 App Engine 的 Node.js 應用。
最后需要指出的是，除了樣例中的用法外，用戶還可以直接在瀏覽器端直接體驗 Video Intelligence API，地址如下：
或者用戶也可以在上述鏈接注冊，對 API 進行更深度的體驗。
以下是關于文中樣例的視頻演示地址：
來源：medium，雷鋒網編譯
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