Конференция о технологиях

Защита авторского видеоконтента с помощью машинного обучения

О докладе

Сотни миллионов оригинальных видео ежегодно пополняют платформу VK Видео. Как защитить лицензионный и авторский видеоконтент такого объема? Какие подходы стоит применять в highload-проектах?

Начнем с краткого обзора. Посмотрим на задачу по поиску похожего видеоконтента: от классических методов компьютерного зрения — до нейронных сетей. Обсудим, в чем разница между картиночным поиском и поиском видео. Как строится такой поиск, и какие эвристики повышают его качество.

Затем уже подробно обсудим наш опыт разработки решения защиты авторского контента: какую архитектуру используем, как делаем отпечатки видео и быстрый поиск.

Конкретно разберем:

  • Возможности классических CV-методов;
  • Специфику применения нейронных сетей в этой задаче;
  • Нюансы разработки ML-решения по получению сжатого представления видео;
  • Организацию эффективного поиска по базе контента.

Machine Intelligence

Защита авторского видеоконтента с помощью машинного обучения

РЖЯ

Темы докладов

  • Продукт UX&UI

    • Евгений Васильев
    • Александра Ермоленко
    • Юлия Кожухова
    • Ирина Романчук
    • Александр Лысков
    +13
  • Архитектура & Highload

    • Алексей Полуэктов
    • Василина Дрогичинская
    • Александр Белоцерковский
    • Сергей Ляджин
    • Пётр Попов
    +6
  • Machine Intelligence

    • Андрей Зимовнов
    • Дарья Никанорова
    • Александр Пославский
    • Владимир Гулин
    • Андрей Кузнецов
    +7
  • Безопасность

    • Антон Карпов
    • Тамара Чечёткина
    • Илья Сафронов
    • Игорь Игнатьев
    • Ксения Кокорева
    +3