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啟用觀察者的精選服裝

  • 發行項

重要

由於 Azure 媒體服務 淘汰公告，Azure AI 影片索引器會宣告 Azure AI 影片索引器功能調整。 請參閱 Azure 媒體服務 （AMS） 淘汰 的相關變更，以瞭解 Azure AI 影片索引器帳戶的意義。 請參閱準備AMS淘汰：VI更新和移轉指南。

使用 Azure AI 影片索引器進階影片設定編製影片索引時，您可以檢視觀察人員的精選服裝。 深入解析會在影片中提供重要人員醒目且清晰可見的時刻，包括人員座標、時間戳和鏡頭框架。 此深入解析允許高品質的影片內內容廣告，其中相關服裝廣告會與影片中檢視的特定時間進行比對。

本文討論如何檢視精選服裝深入解析，以及精選服裝影像的排名方式。

檢視簡介影片

您可以檢視下列簡短影片，討論如何檢視和使用精選服裝深入解析。

藉由選擇 [進階] 選項 -> [進階視訊] 或 [進階視訊 + 音訊預設] 來編制檔案索引時，可以使用精選的服裝深入解析（在 [視訊 + 音訊索引] 下）。 標準索引不包含此深入解析。

此螢幕快照代表索引影片選項。

精選服裝影像會根據下列一些因素進行排名：影片的關鍵時刻、人員出現持續時間、文字型情緒和音訊事件。 深入解析會將每個場景的最高排名畫面格私用，這可讓您在整個影片中為每個場景產生內容相關廣告。 JSON 檔案會依視訊中的場景序列進行排名，因此每個場景都有最高分級的畫面。

注意

精選服裝深入解析只能從成品檔案檢視，而深入解析不在 Azure AI 影片索引器網站中。

  1. 在右上角，選取以下載成品 zip 檔案： 下載 ->Artifact （ZIP）
  2. 開啟 [featuredclothing.zip]。

.zip檔案包含兩個物件：

  • featuredclothing.map.json - 檔案包含每個精選服裝的實例，具有下列屬性：

    • id – 排名指數（"id": 1 是最重要的服裝）。
    • confidence – 精選服裝的分數。
    • frameIndex – 服裝的最佳框架。
    • timestamp – 對應至 frameIndex。
    • opBoundingBox – 人員的周框方塊。
    • faceBoundingBox – 偵測到人員臉部的周框方塊。
    • fileName – 儲存最佳服裝框架的位置。
    • sceneID - 場景出現所在的場景。

    使用 "sceneID": 1的特色服裝範例。

    "instances": [
  	{
    		"confidence": 0.07,
			"faceBoundingBox": {},
			"fileName": "frame_100.jpg",
    		"frameIndex": 100,
    		"opBoundingBox": {
        			"x": 0.09062,
        			"y": 0.4,
				"width": 0.11302,
        			"height": 0.59722
				},
   			 "timestamp": "0:00:04",
    		"personName": "Observed Person #1",
    		"sceneId": 1
  	}

  • featuredclothing.frames.map – 此資料夾包含所顯示最佳畫面格的影像，這些畫面會對應至 fileName 中每個 實體中的 featuredclothing.map.json屬性。

限制和假設

請務必注意精選服裝的限制，以避免或減輕低品質或低相關性影像的誤偵測效果。 

  • 精選服裝的先決條件是，在觀察到的人見解中可以找到穿衣服的人。
  • 如果未偵測到戴有特色服裝的人的臉部，結果就不會包含臉部周框方塊。
  • 如果影片中的某個人穿了一個以上的服裝，演算法就會將其最佳服裝選取為單一精選服裝影像。
  • 擺姿勢時，軌道會經過優化，以處理最常出現在正面的觀察人員。
  • 當人員重疊時，可能會發生錯誤的偵測。
  • 包含模糊人員的框架較容易產生低質量的結果。

如需詳細資訊，請參閱 觀察到人員的限制。