동영상 유사도 검색

이 튜토리얼에서는 오픈 소스 벡터 데이터베이스인 Milvus를 사용하여 동영상 유사도 검색 시스템을 구축하는 방법을 보여드립니다.

• Jupyter 노트북 열기

사용된 머신러닝 모델과 타사 소프트웨어는 다음과 같습니다:

• OpenCV
• ResNet-50
• MySQL
• Towhee

요즘 사람들은 좋아하는 영화나 동영상을 본 후 스크린샷을 찍어 다양한 소셜 네트워킹 플랫폼에 게시하여 자신의 생각을 쉽게 공유할 수 있습니다. 팔로워가 스크린샷을 볼 때 게시물에 영화 이름이 명시되어 있지 않으면 어떤 영화인지 알기가 정말 어려울 수 있습니다. 영화 이름을 파악하기 위해 사람들은 동영상 유사성 검색 시스템을 활용할 수 있습니다. 이 시스템을 사용하면 이미지를 업로드하고 업로드한 이미지와 유사한 키 프레임이 포함된 동영상 또는 영화를 얻을 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 동영상 유사도 검색 시스템을 구축하는 방법을 배웁니다. 이 튜토리얼에서는 Tumblr에 있는 약 100개의 애니메이션 GIF를 사용하여 시스템을 구축합니다. 그러나 자체 동영상 데이터 세트를 준비할 수도 있습니다. 이 시스템은 먼저 OpenCV를 사용하여 동영상에서 키 프레임을 추출한 다음 ResNet-50을 사용하여 각 키 프레임의 특징 벡터를 얻습니다. 모든 벡터는 Milvus에 저장되고 검색되어 유사한 벡터의 ID를 반환합니다. 그런 다음 ID를 MySQL에 저장된 해당 동영상에 매핑합니다.

동영상_검색 동영상_검색_데모