想知道你長得最像哪幅名畫?Google AI 直接幫你配

下次你可以跟朋友主動說自己長得像哪幅名畫囉!
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本文來自合作媒體 極客公園 ,INSIDE 授權轉載

欸,你長得好像 XXX 呀!

生活中,總有人用這樣一句話術開啓一場對談,但有時候,要得這樣說的前提是對方確實讓你聯想起某人,或多或少,他(她)的外貌言行與另一個人有相似之處,這種由人的記憶和想像力共同激發的社交方式,如今正成為 Google 的一項新技能,我們不妨先來看下面這張照片對比。

畫面中的真實照片是不是和油畫中的人物非常相似呢?這你可以說是一種巧合,但假如我告訴你,這種巧合如今可以被 Google「製造」,你會不會感到很神奇?事實上,製造這種巧合的方法,就來自 Google 自家的應用 Arts and Culture 的新特性。

Arts and Culture 是 Google 眾多有趣 App 中,為那些藝術愛好者打造的一款產品。在這個 App 中,你可以欣賞到來自世界各地博物館各種藝術珍品,並瞭解它們的相關信息,不用出門,你可以遊覽世界各地的珍貴藝術品。

在最新的特性更新中,Google 為這款 App 加入了一個好玩的新功能——和名畫中的自己相遇,簡單來說,上傳你自己的照片,Google 就會幫你找出對應的藝術作品中的相似的臉,比如下面這樣的:

Photo Credit: Twitter 使用者 DavidWade
Photo Credit: Twitter 使用者 sixthsentz

或者這樣子比較搞怪的

Photo Credit:Twitter 使用者 DanilCh

發現沒?這些不同的照片,在 Google 這個 App 中,都可以直接找出非常相似的藝術作品並互相匹配,從目前的效果來看,最終結果的確很接近。

這項功能運用到了 Google 面部識別技術以及匹配技術。在 2015 年的對比排名中,Google 面部識別正確率在 99.63%,Facebook DeepFace 為 97.25%,而 FBI 的準確率只有 85%。經過全世界數十億的用戶資料訓練,Google 在人臉識別上的準確性近幾年一直在提升,雖然之前有把非洲友人誤標記成大猩猩的烏龍,但近年來,這種情況越來越少,究其原因,在於 Google 對於面部識別技術的不斷提升:

「機器看到一張照片和你看到照片時不一樣,機器可以被訓練到識別某種特定顏色與形狀,因此,機器可以被訓練到識別出這種形狀和顏色組成的一張特殊的臉。」

換句話說,我們每個人都在訓練它,讓它變得越來越聰明。這種聰明不斷進步,如今再匹配到來自 Arts and Culture 這款 App 中多達 70000 張的藝術作品後,就有了能夠看照片匹配的強大能力,並且,Google 還在持續不斷為自家的這個 App 更新數據資料,在你每次使用時,它也許都會變得比上一次更聰明,結果更智慧。

這項新功能會很快在所有平台上加入,加入你也感興趣,不妨下載一個 Arts and Culture 試試看吧


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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