Щодня користувачі завантажують у мережу мільйони відеороликів. У цьому потоці легко зустріти перемонтовані фрагменти чужих робіт, навмисно перекручені записи та навіть повністю сфабриковані відео. Як визначити, звідки справді взявся той чи інший ролик? Чи не видають нам старий запис за новий? Відповісти на ці питання допомагає технологія зворотного пошуку відео (Reverse Video Search, RVS). З її допомогою можна простежити шлях ролика мережею та знайти його першоджерело.
Принципи зворотного пошуку відео
RVS аналізує відео приблизно так, як людський мозок впізнає знайомі обличчя або предмети. Щоб знайти схожі матеріали, система виділяє характерні риси зображення: колірні схеми, форми об’єктів, особливості руху на кадрі. При цьому алгоритми враховують, що відео могли змінити обрізати, перевернути, накласти фільтри. Тому пошук працює навіть зі зміненими матеріалами.
Цікаво, що сучасні алгоритми RVS часто знаходять зв’язки там, де їх людина не помічає. Наприклад, система може визначити, що два відеозаписи знято в одному приміщенні, навіть якщо камери стояли в різних кутах. Або виявити, що в кількох роликах з’являється той самий об’єкт, нехай навіть мигцем і не у фокусі камери.
Кому це все потрібно
Спочатку технологію RVS розробляли для вузького кола спеціалістів. Але життя швидко знайшло їй застосування в різних областях. Журналісти тепер можуть за лічені хвилини перевірити справжність сенсаційних роликів. Нерідко виявляється, що «ексклюзивні кадри» — це майстерно перемонтовані фрагменти старих зйомок або комп’ютерна графіка.
Автори контенту стежать, як використовують їх роботи інші. Це важливо не лише для захисту авторських прав. Іноді фрагменти відео з’являються у несподіваних контекстах – наприклад, кадри з розважального ролика можуть випливти в політичній агітації чи рекламі сумнівних товарів. RVS допомагає оперативно знаходити такі випадки та вживати заходів.
У сфері безпеки технологія допомагає виявляти підробки та маніпуляції. Зловмисники часто намагаються видати старі записи за нові або змонтувати фейкові відео із різних джерел. Алгоритми RVS допомагають викривати такі підробки, знаходячи оригінальні фрагменти та простежуючи, як саме змінили вихідний матеріал.
Маркетологи використовують зворотний пошук, щоб простежити долю рекламних роликів у мережі. Це не просто підрахунок переглядів – система показує, як люди переосмислюють контент, створюють меми, пародії чи ремікси. Така інформація допомагає зрозуміти реальний відгук аудиторії та скоригувати рекламну стратегію.
Як це працює на технічному рівні?
Коли ми запускаємо пошук схожих відео, за лаштунками починає працювати цілий комплекс складних алгоритмів. Кожен із них вирішує своє завдання, а разом вони створюють потужну систему аналізу та зіставлення візуальної інформації.
На першому етапі система розбиває відео на сцени. Алгоритми аналізують кожен кадр і відстежують різкі зміни у композиції, освітленні чи русі об’єктів. Це допомагає виділити ключові моменти, за якими найзручніше шукати збіги. При цьому враховуються навіть непомітні людському оку деталі – мікрозміни в тінях, ледве вловимі рухи камери, дрібні спотворення при стисканні відео.
Наступний етап – створення цифрового друку для кожної сцени. Тут працюють відразу кілька типів алгоритмів. Одні розбивають зображення на сітку та аналізують яскравість та колір у кожному осередку. Інші будують карту значущих точок – характерних елементів зображення, які легко відстежити навіть за зміни масштабу чи ракурсу. Треті створюють частотну карту, що показує, як часто у кадрі зустрічаються певні візуальні патерни.
Особливе місце у процесі займає аналіз руху. Спеціальні алгоритми відстежують, як рухаються об’єкти між кадрами. Вони створюють векторну карту руху, враховуючи швидкість, напрям і характер переміщення кожного значущого елемента у кадрі. Ця інформація особливо важлива при пошуку змінених версій відео – навіть якщо картинку обробили фільтрами, характер руху зазвичай залишається пізнаваним.
Нейронні мережі у зворотному пошуку
Сучасні системи RVS активно використовують глибокі нейронні мережі. Вони вміють розпізнавати у відео складні об’єкти та дії, розуміти контекст того, що відбувається. Наприклад, мережа може визначити як те, що у кадрі є людина, а й що вона робить, у що одягнена, із якими предметами взаємодіє. Це допомагає знаходити схожі відео, навіть якщо вони зняті з різних ракурсів або в різних умовах освітлення.
Окремий клас нейронних мереж займається розпізнаванням об’єктів і облич. Ці алгоритми створюють математичний опис візуальних ознак, що залишається стабільним навіть за значних змін зовнішніх умов. Завдяки цьому система може знайти людину чи предмет у різних відео, навіть якщо вони зняті у різний час, з різних ракурсів та на різні камери.
У роботі нейромереж є цікава особливість: вони здатні враховувати культурний та історичний контекст. Наприклад, алгоритм може зв’язати два відео, зняті в різні десятиліття, якщо в них використовуються схожі візуальні прийоми або символи. Це особливо корисно при аналізі художнього та рекламного контенту.
Огляд сучасних інструментів RVS
Хоча технологія зворотного пошуку відео розвивається вже понад десять років, по-справжньому ефективних інструментів на ринку не так багато. Кожен із них вирішує певне коло завдань і спирається на власні технічні напрацювання.
InVID Verification Plugin
InVID з’явився як частина європейського проєкту боротьби з дезінформацією. Його творці поставили за мету допомогти журналістам швидко перевіряти справжність відео із соціальних мереж. Згодом інструмент вийшов за межі початкового завдання і тепер допомагає проводити повноцінні розслідування.
Щоб розпочати роботу з InVID:
- Встановіть розширення для Chrome або Firefox через офіційний магазин браузера.
- Після встановлення у верхньому правому куті браузера з’явиться піктограма InVID. Натисніть на нього, щоб відкрити панель інструментів.
- Для аналізу відео у вас є кілька варіантів: вставити URL відео з YouTube, Facebook або Twitter у спеціальне поле, завантажити відеофайл із комп’ютера, використати контекстне меню на будь-якій сторінці з відео (правий клік → «Analyze with InVID»)
- Після завантаження відео InVID запропонує кілька інструментів: «Keyframes» – розбиває відео на ключові кадри. Виберіть найбільш характерні для подальшого аналізу, «Magnifier» – дозволяє детально вивчити окремі ділянки кадру, «Metadata» – показує технічну інформацію про відео, «Rights» – перевіряє інформацію про авторські права.
- Щоб знайти схожі відео, виберіть один або кілька ключових кадрів і натисніть кнопку “Search”. InVID автоматично перевірить їх через кілька пошукових систем.
Berify
Berify орієнтований ширше коло завдань, від пошуку порушень авторських прав до аналізу рекламних кампаній. Система особливо ефективна при пошуку відео, які зазнали серйозних змін.
Як працювати з Berify:
- Зареєструйтесь на сайті. Доступні різні тарифи – від безкоштовного з обмеженою кількістю пошуків до професійного з розширеними можливостями.
- Після входу в систему у вас є кілька способів розпочати пошук: завантажити відеофайл безпосередньо з комп’ютера (підтримуються основні формати: MP4, AVI, MOV), вказати URL-відео з популярних платформ, завантажити окремий кадр із відео у форматі зображення.
- Налаштуйте параметри пошуку: «Deep search» – включає пошук за архівами та спеціалізованими базами даних, «Scene detection» – шукає збіги за окремими сценами, «Visual similarity» – знаходить схожі за стилем та композиції відео.
- Після запуску пошуку Berify надасть: список знайдених збігів із зазначенням ступеня подібності, тимчасову шкалу, що показує, коли та де з’являлися копії, інтерактивну карту розповсюдження відео по різних сайтах.
- Для більш точних результатів: використовуйте кілька ключових кадрів із різних частин відео, перевіряйте як оригінальну роздільну здатність, так і зменшені версії, зберігайте історію пошуків – система навчається на ваших запитах та згодом видає більш релевантні результати.
Berify також пропонує API для інтеграції зі сторонніми сервісами. Це особливо корисно для компаній, які потребують автоматичного моніторингу великої кількості відео.
Технологія зворотного пошуку відео продовжує розвиватись. Виникають нові алгоритми аналізу, зростає обчислювальна потужність систем, удосконалюються методи машинного навчання. Особливо цікавими є експерименти з квантовими обчисленнями – вони могли б радикально прискорити процес порівняння відео.
При цьому змінюється сам підхід до пошуку. Якщо раніше системи переважно шукали прямі копії та явні запозичення, то тепер на перший план виходить семантичний аналіз. Сучасні алгоритми вчаться розуміти зміст того, що відбувається у відео, що відкриває нові можливості для пошуку та порівняння контенту.
Більше цікавого: