“視頻一直被視為計算機視覺里的暗物質(zhì)。”在Google Cloud Next' 17大會上，機器學(xué)習(xí)的權(quán)威李飛飛博士如此說到，雖然視頻能提供比文字和圖片多得多的信息，但一直以來，視頻內(nèi)容都像一個黑洞，搜索引擎最多只能借助視頻上傳者選擇的標(biāo)簽進行索引。

為了解決這樣的問題，Google開放了視頻識別API（Video Intelligence API），幫助開發(fā)者實現(xiàn)搜索視頻中的實體的功能。雷鋒網(wǎng)消息，現(xiàn)在，一家叫Matroid的創(chuàng)業(yè)公司也開始內(nèi)測類似的服務(wù)，而且，他們要讓視頻識別變得更簡單。

Matroid的創(chuàng)始人Reza Zadeh是斯坦福的副教授，他一直專注于機器學(xué)習(xí)、分布式計算和離散數(shù)學(xué)的研究，還是微軟和Databricks的技術(shù)顧問；他的論文《FusionNet融合三個卷積網(wǎng)絡(luò)：識別對象從二維升級到三維》曾獲得2016 KDD Applied Data Science Track 最佳論文（亞軍）；他本人還創(chuàng)辦了大規(guī)模機器學(xué)習(xí)大會（The Scaled Machine Learning  Conference 2016），邀請到了Jeff Dean、陸奇等人，討論微軟、Google在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新進展。

（Matroid創(chuàng)始人Reza Zadeh）

2016年，Reza Zadeh正式創(chuàng)辦了Matroid，希望將研究成果應(yīng)用到實踐中。Matroid的核心技術(shù)是從視頻中識別具體的物體，而且，Matroid不需要開發(fā)者使用TensorFlow或接入視頻識別API，而只需要上傳一個自定義的訓(xùn)練集或者包含大量圖片的圖庫，甚至是視頻片段，Matroid使用不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理不同的輸入數(shù)據(jù)，然后為用戶生成一個從視頻中搜索相似內(nèi)容的探測器。為了更好地訓(xùn)練探測器，如果你上傳的是視頻，Matroid會要求你用方框圈出重要的物體。

現(xiàn)在，Matroid的官網(wǎng)上列出了一些已經(jīng)調(diào)試好的、比較受歡迎的探測器，包括人物、動物、動作、軍隊、汽車等幾個大的分類，在這些大類之下，有具體的如“伊隆·馬斯克”、“戴眼鏡的人”、“哺乳動物”、“重武器”等具體的探測器，你也可以使用關(guān)鍵詞搜索探測器。因為Matroid仍在測試階段，雷鋒網(wǎng)未能直接測試探測器的搜索結(jié)果。

當(dāng)然，Matroid主要也不是面對普通用戶，目前，它想和像尼爾森這樣的數(shù)據(jù)調(diào)研公司合作，從電視和在線視頻中挖掘有價值的內(nèi)容來實現(xiàn)商業(yè)化。比如，蘋果肯定想知道，在HBO的電影里，iPhone或者MacBook出現(xiàn)了多少次。除了廣告，在公共安全中，Matroid也有很好的應(yīng)用場景，比如，警方可以上傳包含犯罪嫌疑人駕駛的車輛的圖片集，來生成一個探測器，然后搜索全城攝像頭拍攝的畫面來進行追蹤。

現(xiàn)在，Matroid還在著手建立一個計算機視覺的“商城”，計算機視覺專家們可以在這里制作、出售自己的更先進的、定制化的探測器。為了吸引開發(fā)者，Matroid在制作更多有用的工具。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，國內(nèi)也有不少專注于圖像識別的創(chuàng)業(yè)公司，如Face++曠視科技、圖普科技、格靈深瞳，產(chǎn)品應(yīng)用于人臉識別、安防監(jiān)控、交通、零售等各個領(lǐng)域；成立于2015年的創(chuàng)業(yè)公司極視角，更是同樣致力于做視覺算法中的“App Store”。不過目前，這些公司的產(chǎn)品應(yīng)用比較成熟的場景，主要還是基于海量人臉圖片數(shù)據(jù)庫的人臉識別和安防監(jiān)控，專注于從識別視頻內(nèi)容，并提取出有價值信息的公司，在國內(nèi)并不多見。

對Matroid來說，吸引更多的開發(fā)者，并產(chǎn)生越來越多的復(fù)雜的、更先進的探測器是最大的挑戰(zhàn)，Reza Zadeh正在籌備2017年的大規(guī)模機器學(xué)習(xí)大會，同時布道TensorFlow，希望以此建立一個良性增長的開發(fā)者社區(qū)。

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