Video search engine
वीडियो खोज इंजन एक वेब-आधारित खोज इंजन है जो वीडियो सामग्री के लिए वेब को क्रॉल करता है। कुछ वीडियो खोज इंजन बाहरी रूप से होस्ट की गई सामग्री का विश्लेषण करते हैं जबकि अन्य सामग्री को अपलोड करने और अपने स्वयं के सर्वर पर होस्ट करने की अनुमति देते हैं। कुछ इंजन उपयोगकर्ताओं को वीडियो प्रारूप प्रकार और क्लिप की लंबाई के आधार पर खोज करने की भी अनुमति देते हैं। वीडियो खोज परिणाम आमतौर पर वीडियो के एक लघुचित्र दृश्य के साथ होते हैं। वीडियो खोज इंजन कंप्यूटर प्रोग्राम हैं जो डिजिटल उपकरणों पर संग्रहीत वीडियो को खोजने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, या तो इंटरनेट सर्वर के माध्यम से या उसी कंप्यूटर से भंडारण इकाइयों में। ये खोजें दृश्य-श्रव्य अनुक्रमण के माध्यम से की जा सकती हैं, जो दृश्य-श्रव्य सामग्री से जानकारी निकाल सकती हैं और इसे मेटाडेटा के रूप में रिकॉर्ड कर सकती हैं, जिसे खोज इंजनों द्वारा ट्रैक किया जाएगा। उपयोगिता इन खोज इंजनों का मुख्य उपयोग दृश्य-श्रव्य सामग्री का बढ़ता निर्माण और इसे ठीक से प्रबंधित करने की आवश्यकता है। ऑडियोविज़ुअल अभिलेखागार के डिजिटलीकरण और इंटरनेट की स्थापना ने बड़ी मात्रा में वीडियो फ़ाइलों को बड़े डेटाबेस में संग्रहीत किया है, जिनकी वसूली डेटा की बड़ी मात्रा और शब्दार्थ अंतर के अस्तित्व के कारण बहुत मुश्किल हो सकती है। खोज मानदंड प्रत्येक खोज इंजन द्वारा उपयोग किया जाने वाला खोज मानदंड खोज की प्रकृति और उद्देश्य पर निर्भर करता है। मेटाडेटा तथ्यों के बारे में जानकारी है। यह इस बारे में जानकारी हो सकती है कि वीडियो का लेखक कौन है, निर्माण की तारीख, अवधि और सभी जानकारी जो उसी फ़ाइलों में निकाली और शामिल की जा सकती हैं। इंटरनेट का उपयोग अक्सर मेटाडेटा को कूटबद्ध करने के लिए एक्स. एम. एल. नामक भाषा में किया जाता है, जो वेब के माध्यम से बहुत अच्छी तरह से काम करता है और लोगों द्वारा पढ़ा जा सकता है। इस प्रकार, इन फाइलों में निहित इस जानकारी के माध्यम से हमारी रुचि का डेटा खोजने का सबसे आसान तरीका है। वीडियो में दो प्रकार के मेटाडेटा होते हैं, जिन्हें हम वीडियो कोड में ही एकीकृत कर सकते हैं और उस पृष्ठ से बाहरी मेटाडेटा जहां वीडियो है। दोनों ही मामलों में हम उन्हें अनुक्रमित करने पर आदर्श बनाने के लिए अनुकूलित करते हैं। आंतरिक मेटाडेटा सभी वीडियो प्रारूप अपने स्वयं के मेटाडेटा को शामिल करते हैं। विषय-वस्तु का शीर्षक, विवरण, कोडिंग गुणवत्ता या प्रतिलेखन संभव है। इन आंकड़ों की समीक्षा करने के लिए एफ. एल. वी. मेटाडेटा इंजेक्टर, सोरेंसन स्क्वीज़ या कास्टफायर जैसे कार्यक्रम मौजूद हैं। प्रत्येक की कुछ उपयोगिताएँ और विशेष विनिर्देश हैं। एक प्रारूप से दूसरे प्रारूप में परिवर्तित करने से इस डेटा का अधिकांश हिस्सा खो सकता है, इसलिए जांच करें कि नई प्रारूप जानकारी सही है या नहीं। इसलिए वीडियो को कई प्रारूपों में रखने की सलाह दी जाती है, इसलिए सभी खोज रोबोट इसे खोजने और अनुक्रमित करने में सक्षम होंगे। बाहरी मेटाडेटा ज्यादातर मामलों में उसी तंत्र को लागू किया जाना चाहिए जैसा कि किसी छवि या पाठ सामग्री की स्थिति में किया जाता है। शीर्षक और विवरण वे वीडियो की स्थिति बनाते समय सबसे महत्वपूर्ण कारक होते हैं, क्योंकि उनमें अधिकांश आवश्यक जानकारी होती है। शीर्षक स्पष्ट रूप से वर्णनात्मक होना चाहिए और हर उस शब्द या वाक्यांश को हटा देना चाहिए जो उपयोगी नहीं है। फ़ाइलनाम यह वर्णनात्मक होना चाहिए, जिसमें ऐसे मुख्य शब्द शामिल हों जो वीडियो का वर्णन करते हैं और उनके शीर्षक या विवरण को देखने की आवश्यकता नहीं है। आदर्श रूप से, शब्दों को डैश "-" से अलग करें। टैग उस पृष्ठ पर जहाँ वीडियो है, यह माइक्रोफॉर्मेट "रिले-टैग" से जुड़े मुख्य शब्दों की सूची होनी चाहिए। इन शब्दों का उपयोग खोज इंजनों द्वारा जानकारी को व्यवस्थित करने के लिए एक आधार के रूप में किया जाएगा। प्रतिलेखन और उपशीर्षक हालांकि पूरी तरह से मानक नहीं हैं, दो प्रारूप हैं जो एक अस्थायी घटक में जानकारी संग्रहीत करते हैं जो निर्दिष्ट है, एक उपशीर्षक के लिए और दूसरा प्रतिलेखन के लिए, जिसका उपयोग उपशीर्षक के लिए भी किया जा सकता है। उपशीर्षक के लिए एस. आर. टी. या एस. यू. बी. और प्रतिलेखों के लिए टी. टी. एक्स. टी. प्रारूप हैं। भाषण पहचान में वीडियो के ऑडियो ट्रैक के भाषण की प्रतिलिपि होती है, जिससे एक पाठ फ़ाइल बनती है। इस तरह से और एक वाक्यांश की मदद से एक्सट्रैक्टर आसानी से खोज कर सकता है कि क्या वीडियो सामग्री दिलचस्प है। कुछ खोज इंजन वीडियो खोजने के लिए भाषण पहचान का उपयोग करने के अलावा, इसका उपयोग एक मल्टीमीडिया फ़ाइल के विशिष्ट बिंदु को खोजने के लिए भी करते हैं जिसमें एक विशिष्ट शब्द या वाक्यांश स्थित होता है और इसलिए सीधे इस बिंदु पर जाते हैं। गौडी (गूगल ऑडियो इंडेक्सिंग), गूगल लैब्स द्वारा विकसित एक परियोजना, एक ऑडियो के भीतर एक या एक से अधिक शब्दों को बोले जाने के सटीक क्षण का पता लगाने के लिए आवाज पहचानने की तकनीक का उपयोग करती है, जिससे उपयोगकर्ता सीधे उस सटीक क्षण तक जा सकता है जब शब्द बोले गए थे। यदि खोज क्वैरी यूट्यूब के कुछ वीडियो से मेल खाती है, तो स्थिति पीले मार्करों द्वारा इंगित की जाती है, और लिखित पाठ को पढ़ने के लिए माउस को पास करना आवश्यक है। वक्ता की पहचान प्रतिलेखन के अलावा, विश्लेषण विभिन्न वक्ताओं का पता लगा सकता है और कभी-कभी भाषण को वक्ता के लिए एक पहचाने गए नाम से जोड़ सकता है। पाठ पहचान "चिरोन" के माध्यम से वीडियो में वर्णों को पहचानने के लिए पाठ पहचान बहुत उपयोगी हो सकती है। भाषण पहचानने वालों के साथ, ऐसे खोज इंजन हैं जो (चरित्र पहचान के माध्यम से) एक विशेष बिंदु से वीडियो चलाने की अनुमति देते हैं। टॉकमाइनर, टेक्स्ट रिकग्निशन द्वारा वीडियो से विशिष्ट टुकड़ों की खोज का एक उदाहरण, स्लाइड के पहचानकर्ता संकेतों की तलाश में प्रति सेकंड एक बार प्रत्येक वीडियो का विश्लेषण करता है, जैसे कि इसका आकार और स्थिर प्रकृति, स्लाइड की छवि को पकड़ता है और स्लाइड पर शब्दों का पता लगाने के लिए ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) का उपयोग करता है। फिर, इन शब्दों को टॉकमाइनर के खोज इंजन में अनुक्रमित किया जाता है, जो वर्तमान में उपयोगकर्ताओं को स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय, बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय और टेड जैसे संस्थानों के 20,000 से अधिक वीडियो प्रदान करता है। फ्रेम विश्लेषण दृश्य विवरणकों के माध्यम से हम एक वीडियो के फ्रेम का विश्लेषण कर सकते हैं और ऐसी जानकारी निकाल सकते हैं जिसे मेटाडेटा के रूप में प्राप्त किया जा सकता है। विवरण स्वचालित रूप से उत्पन्न होते हैं और फ्रेम के विभिन्न पहलुओं, जैसे रंग, बनावट, आकार, गति और स्थिति का वर्णन कर सकते हैं। चैप्टरिंग वीडियो विश्लेषण स्वचालित चैप्टरिंग की ओर ले जा सकता है, जिसमें कैमरा कोण में बदलाव, ऑडियो जिंगल की पहचान जैसी तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है। वीडियो दस्तावेज़ की विशिष्ट संरचना को जानने से, आरंभ और अंत क्रेडिट, सामग्री भागों और विज्ञापन विराम की शुरुआत और अंत की पहचान करना संभव है। रैंकिंग मानदंड एक खोज इंजन की उपयोगिता वापस किए गए परिणाम सेट की प्रासंगिकता पर निर्भर करती है। जबकि लाखों वीडियो हो सकते हैं जिनमें एक विशेष शब्द या वाक्यांश शामिल हो, कुछ वीडियो अधिक प्रासंगिक, लोकप्रिय हो सकते हैं या दूसरों की तुलना में अधिक अधिकार हो सकते हैं। इस व्यवस्था का खोज इंजन अनुकूलन से बहुत कुछ लेना-देना है। अधिकांश खोज इंजन परिणामों को वर्गीकृत करने और पहले परिणामों में सबसे अच्छा वीडियो प्रदान करने के लिए विभिन्न तरीकों का उपयोग करते हैं। हालाँकि, अधिकांश कार्यक्रम कई मानदंडों द्वारा परिणामों को क्रमबद्ध करने की अनुमति देते हैं। प्रासंगिकता के आधार पर क्रम यह मानदंड अधिक अस्पष्ट और कम उद्देश्यपूर्ण है, लेकिन कभी-कभी यह हम जो चाहते हैं उसके सबसे करीब होता है; यह पूरी तरह से खोजकर्ता और उस एल्गोरिथ्म पर निर्भर करता है जिसे मालिक ने चुना है। यही कारण है कि इसकी हमेशा चर्चा की जाती रही है और अब जब खोज परिणाम हमारे समाज में इतने गहराई से जुड़े हुए हैं कि इसकी और भी अधिक चर्चा की गई है। इस प्रकार का प्रबंधन अक्सर इस बात पर निर्भर करता है कि खोजा गया शब्द कितनी बार निकलता है, इसे देखने की संख्या, इस सामग्री से जुड़े पृष्ठों की संख्या और इसे देखने वाले उपयोगकर्ताओं द्वारा दी गई रेटिंग। अपलोड की तारीख के अनुसार आदेश यह पूरी तरह से समयरेखा पर आधारित एक मानदंड है। रिपॉजिटरी में उनकी वरिष्ठता के अनुसार परिणामों को क्रमबद्ध किया जा सकता है। व्यू की संख्या के आधार पर यह हमें प्रत्येक वीडियो की लोकप्रियता का अंदाजा दे सकता है। लंबाई के अनुसार क्रम यह वीडियो की लंबाई है और यह बता सकता है कि यह कौन सा वीडियो है। उपयोगकर्ता मूल्यांकन द्वारा आदेश यह रिपॉजिटरी में आम प्रथा है कि उपयोगकर्ता वीडियो को मूल्यांकन करते हैं, ताकि गुणवत्ता और प्रासंगिकता की सामग्री को दृश्यता प्राप्त करने वाले परिणामों की सूची में उच्च रैंक मिल सके। यह प्रथा आभासी समुदायों से निकटता से संबंधित है। हम दो बुनियादी प्रकार के इंटरफेस को अलग कर सकते हैं, कुछ सर्वर पर होस्ट किए गए वेब पेज हैं जिन्हें इंटरनेट द्वारा एक्सेस किया जाता है और नेटवर्क के माध्यम से खोजा जाता है, और अन्य कंप्यूटर प्रोग्राम हैं जो एक निजी नेटवर्क के भीतर खोज करते हैं। इंटरनेट इंटरफेस के भीतर हम ऐसे रिपॉजिटरी पा सकते हैं जो वीडियो फाइलों को होस्ट करते हैं जिसमें एक खोज इंजन शामिल होता है जो केवल अपने स्वयं के डेटाबेस की खोज करता है, और बिना रिपॉजिटरी के वीडियो खोजकर्ता जो बाहरी सॉफ्टवेयर के स्रोतों में खोज करते हैं। वीडियो खोजकर्ता के साथ भंडार अपने सर्वर पर संग्रहीत वीडियो फ़ाइलों में आवास प्रदान करते हैं और आमतौर पर एक एकीकृत खोज इंजन होता है जो अपने उपयोगकर्ताओं द्वारा अपलोड किए गए वीडियो के माध्यम से खोज करता है। पहले वेब भंडारों में से एक, या कम से कम सबसे प्रसिद्ध पोर्टल विमेओ, डेलीमोशन और यूट्यूब हैं। उनकी खोज अक्सर मेटाडेटा टैग, शीर्षक और विवरणों को पढ़ने पर आधारित होती है जो उपयोगकर्ता अपने वीडियो को निर्दिष्ट करते हैं। इन खोजों के परिणामों के निपटान और आदेश मानदंड आमतौर पर फ़ाइल अपलोड करने की तारीख, देखने की संख्या या जिसे वे प्रासंगिकता कहते हैं, के बीच चयन योग्य होते हैं। फिर भी, वर्गीकरण मानदंड आजकल इन वेबसाइटों का मुख्य हथियार है, क्योंकि प्रचार के मामले में वीडियो की स्थिति महत्वपूर्ण है। वीडियो खोजकर्ता भंडार वे वेबसाइटें हैं जो पूरे नेटवर्क या कुछ पूर्व-चयनित भंडारों में वीडियो खोजने में विशेषज्ञता रखती हैं। वे वेब मकड़ियों द्वारा काम करते हैं जो देखी गई वेबसाइटों की प्रतियां बनाने के लिए स्वचालित तरीके से नेटवर्क का निरीक्षण करते हैं, जिन्हें फिर खोज इंजनों द्वारा अनुक्रमित किया जाएगा, ताकि वे तेजी से खोज प्रदान कर सकें। निजी नेटवर्क कभी-कभी एक खोज इंजन केवल कंप्यूटर के भीतर संग्रहीत दृश्य-श्रव्य फ़ाइलों में खोज करता है या, जैसा कि टेलीविजन में होता है, एक निजी सर्वर पर जहाँ उपयोगकर्ता स्थानीय क्षेत्र नेटवर्क के माध्यम से पहुँचते हैं। ये खोजकर्ता आमतौर पर परिणाम प्रस्तुत करते समय अधिकतम गति और दक्षता के लिए एक बहुत ही विशिष्ट खोज विकल्प के साथ सॉफ्टवेयर या समृद्ध इंटरनेट अनुप्रयोग होते हैं। वे आम तौर पर बड़े डेटाबेस के लिए उपयोग किए जाते हैं और इसलिए टेलीविजन कंपनियों की जरूरतों को पूरा करने के लिए अत्यधिक केंद्रित होते हैं। इस प्रकार के सॉफ्टवेयर का एक उदाहरण डिजिशन सूट होगा, जो इस तरह के इंटरफेस में एक बेंचमार्क होने के अलावा कॉरपोरेसिओ कैटालाना डी मिट्जांस ऑडियोविजुअल्स से भंडारण और पुनर्प्राप्ति फ़ाइल प्रणाली के लिए हमारे बहुत करीब है। यह विशेष सूट और शायद अपने सबसे मजबूत बिंदु में यह है कि यह बनाने, अनुक्रमण, भंडारण, खोज, संपादन और पुनर्प्राप्ति की पूरी प्रक्रिया को एकीकृत करता है। एक बार जब हमारे पास डिजिटल ऑडियोविजुअल सामग्री होती है तो सामग्री के महत्व के आधार पर विभिन्न स्तर की विभिन्न तकनीकों के साथ अनुक्रमित की जाती है और इसे संग्रहीत किया जाता है। उपयोगकर्ता, जब वह किसी विशेष फ़ाइल को पुनः प्राप्त करना चाहता है, तो उसे प्रोग्राम का शीर्षक, जारी करने की तारीख, पात्र जो कार्य करते हैं या निर्माता का नाम जैसे खोज फ़ील्ड भरने होते हैं, और रोबोट खोज शुरू करता है। एक बार जब परिणाम दिखाई देते हैं और उन्हें वरीयताओं के अनुसार व्यवस्थित किया जाता है, तो उपयोगकर्ता जल्द से जल्द काम करने के लिए कम गुणवत्ता वाले वीडियो चला सकता है। जब उसे वांछित सामग्री मिलती है, तो उसे अच्छी परिभाषा के साथ डाउनलोड किया जाता है, इसे संपादित और पुनः प्रस्तुत किया जाता है। डिजाइन और एल्गोरिदम वीडियो खोज कई बुनियादी खोज प्रारूपों के माध्यम से धीरे-धीरे विकसित हुई है जो आज मौजूद हैं और सभी मुख्य शब्दों का उपयोग करते हैं। प्रत्येक खोज के लिए मुख्य शब्द मीडिया के शीर्षक, मीडिया से जुड़े किसी भी पाठ और सामग्री से जुड़े वेब पृष्ठों में पाए जा सकते हैं, जिन्हें लेखकों और वीडियो होस्ट किए गए संसाधनों के उपयोगकर्ताओं द्वारा भी परिभाषित किया गया है। कुछ वीडियो खोज मानव संचालित खोज का उपयोग करके की जाती है, अन्य तकनीकी प्रणालियाँ बनाते हैं जो वीडियो में क्या है और खोजकर्ताओं की जरूरतों को पूरा करने के लिए स्वचालित रूप से काम करती हैं। वीडियो खोज को बेहतर बनाने के कई प्रयासों में मानव संचालित खोज के साथ-साथ लेखन एल्गोरिदम दोनों शामिल हैं जो पहचानते हैं कि वीडियो के अंदर क्या है, इसका मतलब खोज प्रयासों का पूर्ण पुनर्विकास है। यह आम तौर पर स्वीकार किया जाता है कि भाषण से पाठ संभव है, हालांकि हाल ही में एवरीज़िंग के नए सीईओ थॉमस वाइल्ड ने स्वीकार किया कि एवरीज़िंग 70 प्रतिशत समय काम करता है जब संगीत, परिवेशी शोर या एक से अधिक व्यक्ति बोलते हैं। यदि न्यूज़कास्ट शैली में बोलना (एक व्यक्ति, स्पष्ट रूप से बोलना, कोई परिवेशी शोर नहीं) उपलब्ध है, तो यह 93 प्रतिशत तक बढ़ सकता है। (वेब वीडियो शिखर सम्मेलन, सैन जोस, सीए, 27 जून, 2007 से)। हर भाषा में लगभग 40 ध्वनि मौजूद हैं और सभी बोली जाने वाली भाषाओं में लगभग 400 ध्वनि मौजूद हैं। भाषण-से-पाठ प्रसंस्करण पूरा होने के बाद एक पाठ खोज एल्गोरिथ्म को लागू करने के बजाय, कुछ इंजन बोले गए शब्द के भीतर परिणाम खोजने के लिए एक ध्वन्यात्मक खोज एल्गोरिथ्म का उपयोग करते हैं। अन्य लोग सचमुच पूरे पॉडकास्ट को सुनकर और एक परिष्कृत भाषण-से-पाठ प्रक्रिया का उपयोग करके एक पाठ प्रतिलेखन बनाकर काम करते हैं। एक बार पाठ फ़ाइल बनने के बाद, फ़ाइल को कितने भी खोज शब्दों और वाक्यांशों के लिए खोजा जा सकता है। आम तौर पर यह स्वीकार किया जाता है कि वीडियो में दृश्य खोज अच्छी तरह से काम नहीं करती है और कोई भी कंपनी सार्वजनिक रूप से इसका उपयोग नहीं कर रही है। यू. सी. सैन डिएगो और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के शोधकर्ता 15 से अधिक वर्षों से दृश्य खोज समस्या पर काम कर रहे हैं, और वसंत 2007 में यू. सी. बर्कले में "फ्यूचर ऑफ सर्च" सम्मेलन में स्वीकार किया कि यह सरल खोज में भी व्यवहार्य होने से कई साल दूर था। वीडियो खोज इंजन अज्ञेयवादी खोज जो वीडियो की होस्टिंग से प्रभावित नहीं होती है, जहां परिणाम अज्ञेयवादी होते हैं चाहे वीडियो कहीं भी स्थित होः ब्लिंक्स को 2004 में लॉन्च किया गया था और केवल मेटाडेटा पर भरोसा करने के बजाय स्पाइडर वीडियो को संसाधित करने के लिए भाषण पहचान और दृश्य विश्लेषण का उपयोग करता है। ब्लिंक्स वेब पर वीडियो का सबसे बड़ा संग्रह होने का दावा करता है और अपने संग्रह को लगभग 26,000,000 घंटों की सामग्री पर रखता है। कास्टटीवी एक वेब-वाइड वीडियो खोज इंजन है जिसकी स्थापना 2006 में की गई थी और इसे ड्रेपर फिशर जुरवेट्सन, रॉन कॉनवे और मार्क एंड्रीसन द्वारा वित्त पोषित किया गया था। मुनाक्स ने 2005 में अपना पहला संस्करण ऑल-कंटेंट सर्च इंजन जारी किया और वीडियो खोज के साथ राष्ट्रव्यापी और विश्वव्यापी खोज इंजनों दोनों को शक्ति प्रदान की। पिक्सर्च वीडियो सर्च को 2006 से पोर्टल खोजने का लाइसेंस दिया गया है। पिक्सर्च एक खोज प्रौद्योगिकी प्रदाता है जो दुनिया भर में 100 से अधिक प्रमुख खोज इंजनों के लिए छवि, वीडियो और ऑडियो खोज को शक्ति प्रदान करता है। खोज परिणामों में बड़े होस्ट किए गए वीडियो को वरीयता दिए जाने के कारण गैर-अज्ञेय खोज खोज परिणामों को संशोधित या संदिग्ध किया जाता हैः एओएल वीडियो एक वीडियो खोज इंजन प्रदान करता है जिसका उपयोग वेब पर लोकप्रिय वीडियो गंतव्यों पर स्थित वीडियो को खोजने के लिए किया जा सकता है। दिसंबर 2005 में, एओएल ने ट्रुवियो वीडियो सर्च का अधिग्रहण किया। बिंग वीडियो खोज बिंग द्वारा संचालित एक खोज इंजन है और इसका उपयोग याहू द्वारा भी किया जाता है। वीडियो खोज। गूगल वीडियो गूगल का एक वीडियो खोज इंजन है। टेनसेंट वीडियो टेनसेंट से वीडियो खोज प्रदान करता है। सामग्री-आधारित छवि पुनर्प्राप्ति मेटाडेटा ऑप्टिकल चरित्र पहचान खोज इंजन अनुकूलन भाषण पहचान वीडियो ब्राउज़िंग वीडियो सामग्री विश्लेषण संदर्भ बाहरी लिंक खोज इंजनों की प्रक्रिया सामग्री कैसे काम करती है इंटरनेट खोज इंजन मल्टीमीडिया फिल्म और वीडियो प्रौद्योगिकी