本文摘要：随着身边视频资源呈圆形数量级快速增长和人们对视频内容检索的市场需求减少，人工智能公司Matroid获取了扫瞄海量视频资源来辨识特定人或物的产品服务。

随着身边视频资源呈圆形数量级快速增长和人们对视频内容检索的市场需求减少，人工智能公司Matroid获取了扫瞄海量视频资源来辨识特定人或物的产品服务。以下是文章全文：如果你是一个汽车公司或谷物制造厂的品牌广告商，你或许想要告诉你的产品什么时候不会在上百小时的电视节目或在线视频上不经意经常出现。如何在不看几乎部视频的前提下跟踪它的收视率？一家人工智能初创公司获取了解决方案。

斯坦福大学的副教授RezaZadeh创立的公司Matroid可以搜查视频中的各种信息，比如总统唐纳德·特朗普何时不会经常出现，或者一个持枪男子有多少次被拍到。用户只需写他们非常简单的检验条件（检测器），就可以寻找特定的人或物，或者他们可以从公司早已预先编程的检验条件库中自由选择。

先前，Matroid专心于分析电视出镜率或审查监控视频。就第一种而言，或许一家公司想跟踪哪个政客获得更加到的电视曝光时间或者哪个汽车品牌在某个节目或网络上更常经常出现。一家用于Matroid服务的公司想在户外宣传栏固定式摄像头，跟踪过路人对广告的反应。

Zadeh说道，公司也服务于监控视频的制造商，但拒绝接受透漏明确公司名。Matroid公司团队，Zadeh是左起第四个至于监控视频，来自警员机构、仪表盘摄像头、家庭安全性系统和市政闭路电视摄像头的视频数量急遽下降。如果一个市警察局想跟踪警员们看见一个持枪男子不会如何反应时，Matroid的工具不会协助他们搜查库中所有经常出现持枪男子镜头的画面。随着公众更加多拒绝这样的警方视频，警员们必须用最简单的方法在视频视频公开发表公布之前模糊不清掉脸部和个人信息。

这家创立于2016年、由NewEnterpriseAssociatesInc.（NEA）赞助商的公司，在周六的斯坦福机器学习会议上展出了其产品。Zadeh拒绝接受透漏公司拒绝接受的明确赞助商金额。谷歌(微博)、Facebook、微软公司和其它大公司一起，雇佣计算机视觉科学家来测量一张照片里经常出现的人或物。但是大部分公司没能独自一人已完成这项任务的人工智能技术。

随着警方随身携带摄像机视频在Youtube的窜红，Matroid在希望空缺较慢扫瞄海量移动画面的市场需求。NEA的普通合伙人PeteSonsini说道，“谷歌可以辨识照片中的猫，但是无法辨识和祖父在一起的猫或是和祖父、圣诞树一起的猫或是和你的儿子在一起。

如果有人能建构从数据库中辨识图片或系列图片或脸部的检测器，那知道是十分强劲。”Matroid产品的工作原理是这样：用户挑选代表他们想找寻东西的照片和局部照片，Matroid的算法可以从这些照片中自学，建构一个可以从视频和其它照片中找寻某种程度东西的检测器。Zadeh期望从参会者和另外一些想建构检测器人的专业知识和技能中玄奘。

600名参会者可以体验产品，并被拒绝获取对系统来提升产品性能。检测器未来不会给其他人公开发表用于，设计产品的人将不会从Matroid的营收中分一杯羹。Sonsini说道，为了扩展，Matroid必须要求专心的领域，因为有过于多潜在的用于领域。

此外，他们不是唯一在这个大领域里的公司。他说道，“一定程度的图像识别并不新鲜，但是它们辨识的方式是和过往有所不同的。

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