Mga Teknolohiya sa Likod ng Pagsasagawa ng Numero｜AI na Prinsipyo ng Paghahanap ng Aktres at Pagbabalik ng Eksena

Panimula

Sa malaking industriya ng mga pelikulang nasa hustong gulang sa Japan, numero palaging naging pinakamahalagang paraan ng pagtukoy. Ang mga manonood ay karaniwang umaasa sa paghahanap ng numero upang mahanap ang isang pelikula. Ngunit ang problema ay, ang sistema ng numero ay kumplikado, ang bilang ng mga aktor ay napakarami, kadalasang naaalala ang mga eksena, ngunit nakakalimutan ang numero.

Sa ngayon, ang pagpasok ng artificial intelligence ay naging posible ang "Paghahanap ng Numero sa mga Larawan", "Paghahanap sa Aktres mula sa mga Larawan", at "Pagbabalik ng Eksena". Ang artikulong ito ay magbubunyag ng Teknolohiyang AI sa Likod ng Pagsasagawa ng Numero, at ipapakita ang mga kaso kung paano binabago ng teknolohiyang ito ang karanasan sa paghahanap.

Pangunahing Prinsipyo ng Pagsasagawa ng Numero

Pagkuha ng mga Tampok ng Imahe

• Ginagamit ang Convolutional Neural Network (CNN) upang makuha ang mga pangunahing tampok mula sa screenshot;
• Ang mga tampok na vector na ito ay inihahambing sa video fingerprints sa database ng pelikula;
• Kahit na ang malabong screenshot, maaari pa ring ibalik ang mga mahahalagang impormasyon.

👉 Halimbawa: Mag-upload ng isang malabong Screenshot mula sa Klase ni Yua Mikami, makakapag-match pa rin ng eksaktong numero ng pelikula ang AI.

Paghahambing ng Database

• Ang database ay may nakalaang milyong mga keyframe ng pelikula;
• Ang sistema ay mabilis na umaabot sa mga resulta sa pamamagitan ng pagkalkula ng pagkakatulad;
• I-output: numero, aktor, at oras.

Paghahanap ng Aktres: Teknolohiya ng Pagkilala sa Mukha ng AI

Pag-hambing ng mga Mukha

Kinukuha ng AI ang mga tampok ng mukha ng mga aktres at inihahambing ito sa mga template ng mukha ng aktres sa database.

• Hayami Saori: Kilala sa mga mata at hugis ng mukha;
• Aoi Tsukasa: Nakatuon batay sa hugis ng mukha at buhok;
• Yui Hatano: Sa pamamagitan ng mataas na pagkikilala ng mga tampok ng mukha, halos instant na pag-match.

Mga Kaso ng Pagsasagawa

• Mag-upload ng isang Larawan ni Hayami Saori sa Pool;
• Agad na ilalabas ng AI ang numero ng pelikulang iyon at ililista ang kanyang iba pang mga kilalang gawa;
• Maaaring imungkahi ng sistema ang mga katulad na pelikula ng Angel Moé o Sakura Momo na may temang pool.

Pagbabalik ng Eksena: Paano Nauunawaan ng AI ang Kapaligiran

Teknolohiya ng Pagkilala sa Eksena

Ang AI ay hindi lamang nakakakilala ng mga mukha kundi pati na rin ng background scene:

• Pool: Makinang tubig + Asul na likuran;
• Opisina: Mga tampok ng mga mesa, upuan, puting board, at mga computer;
• Massage Room: Kama, ilaw, at mga palamuti;
• Classroom: Black board, desks, at mga elementong uniporme.

Praktikal na Aplikasyon

• Mag-upload ng Screenshot mula sa Opisina ni Aoi Tsukasa → Ipinakita ng sistema bilang opisina → I-output ang kaukulang numero ng pelikula;
• Mag-upload ng Larawan ni Yui Hatano sa Pool → Na-locate ang pelikula sa 14 na minuto → Kasabay na imungkahi ang mga kategorya ng pelikula na may tema ng pool.

Mga Hamon sa Pagsasagawa ng Numero

1. Napakaraming aktres: May libu-libong aktres sa mga pelikulang nasa hustong gulang sa Japan, napakahirap ng pamamahala ng database.
2. Isyu sa pagkakatulad: Ang ilang aktres (tulad ng Sakura Momo at Matsumoto Ichika) ay magkakaiba ng hitsura, nangangailangan ng mas matatag na algorithm.
3. Mahinang Kalidad ng Screenshot: Kapag ang lumang mga pelikula o ang screenshot ng mga gumagamit ay malabo, ang katumpakan ng pagkilala ay bumababa.
4. Pag-update ng Data: Patuloy na may mga bagong pelikula na inilabas, ang database ay kailangang i-update sa real time.

Paghahambing ng Platform: whos.tv at Pangunahing mga Website

• pornhub: Nakatuon sa pagsasama ng mga video, wala itong AI search function;
• javdb: Nagbibigay ng database ng numero, ngunit tanging nakabatay lamang sa pag-input ng teksto;
• whos.tv: Nagbibigay-daan sa paghahanap sa numero gamit ang mga larawan, pagtukoy sa aktres gamit ang mga larawan, at pagbabalik ng eksena upang magkaroon ng kumpletong loop, tunay na nalulutas ang sakit na "paghahanap ng pelikula batay sa mga larawan".

👉 Ito ang pagkakaiba-ibang bentahe ng whos.tv.

Mga Hinaharap na Inaasahan

Multimodal na Paghahanap

• Maaaring i-upload ang screenshot + ipasok ang teksto (tulad ng "Yua Mikami Pool"), upang mapataas ang katumpakan.

Personalised na Rekomendasyon

• Batay sa mga history ng paghahanap, ang sistema ay nagrerekomenda ng mga katulad na aktor at kwento.
• Halimbawa: Maghanap ng Hayami Saori Pool, imungkahi ang Angel Moé Pool.

Globalisasyon at Kumpluensya

• Ang AI search sa hinaharap ay susuporta ng maraming wika sa pagkakatugma ng mga subtitle;
• Ang whos.tv ay may pagkakataon na maging mas nakakaintindi ng mga pelikulang nasa hustong gulang na Japanese kaysa sa pornhub na global search platform.

Konklusyon

Ang Teknolohiyang AI sa Likod ng Pagsasagawa ng Numero ay nagdudulot ng paglipat mula sa "pag-input ng teksto" patungo sa "pagkilala gamit ang mga larawan". Sa pamamagitan ng pagkuha ng mga tampok ng imahe, pagtukoy ng aktres, pagkilala sa mukha, at pagbabalik ng eksena, ang AI ay tumutulong sa mga gumagamit upang madaling mahanap ang numero at pelikula.

Mula sa kwento ni Yua Mikami sa Klase hanggang sa mga eksena ni Hayami Saori sa Pool, at sa mga kilalang pelikula nina Yui Hatano at Aoi Tsukasa, ang AI ay nagtatrabaho upang muling buuin ang karanasan ng mga gumagamit sa paghahanap ng pelikula. Sa hinaharap, sa pag-unlad ng multimodal search at personalised recommendation, ang mga platform tulad ng whos.tv ay muling didikta ang koneksyon ng mga manonood sa mga pelikulang nasa hustong gulang sa Japan.