En un entorno donde la cantidad de contenido de video crece a un ritmo vertiginoso, la búsqueda eficiente mediante lenguaje natural ha emergido como una necesidad imperiosa tanto para empresas como para usuarios. La búsqueda semántica de videos ofrece una solución poderosa, permitiendo localizar contenido relevante a través de consultas textuales o descripciones, lo que tiene aplicaciones que van desde bibliotecas personales hasta la edición profesional y la moderación de contenido empresarial.
El entrenamiento de modelos de visión por computadora mediante autoseguridad a partir de descripciones en lenguaje natural ha posibilitado la captura de una amplia gama de conceptos visuales, eliminando la necesidad de anotaciones manuales extensas. Estos modelos permiten referirse a conceptos visuales aprendidos y describir nuevos, posibilitando la resolución de múltiples tareas de visión por computadora, entre ellas la clasificación de imágenes y el análisis semántico.
Investigaciones recientes han demostrado la aplicación de modelos de visión a gran escala (LVMs) para la búsqueda semántica de videos, utilizando métodos como el suavizado temporal y el agrupamiento para mejorar el rendimiento en esta tarea. Este enfoque ha sido implementado con Amazon SageMaker para el procesamiento de videos e imágenes, junto con Amazon OpenSearch Serverless para realizar búsquedas semánticas con baja latencia.
La implementación de esta solución integra modalidades textuales y visuales, utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje multimodal. Esto facilita el aprendizaje de una variedad de conceptos visuales a partir de bases de datos masivas, permitiendo abordar diversas tareas sin ajustes específicos.
La estructura de la solución se divide en un pipeline de indexación y la lógica de búsqueda de videos online. El pipeline procesa archivos de video, construyendo un índice buscable mediante la extracción de cuadros individuales que se transforman en representaciones vectoriales de alta dimensión. Esto permite capturar la información semántica del contenido.
La búsqueda semántica acepta consultas textuales o visuales, que son integradas en un espacio de representación multimodal. Esto no solo permite buscar fotogramas relevantes por similitud conceptual, sino que también utiliza técnicas de agrupamiento temporal para organizar fotogramas en segmentos con sentido semántico.
Evaluaciones en diversos casos de uso han resaltado la capacidad del sistema para identificar momentos clave en eventos deportivos, entre otras tareas específicas. Los resultados muestran su eficacia, destacando en calidad y diversidad de las búsquedas.
Este avance busca equilibrar la calidad de recuperación, diversidad y eficiencia computacional, mejorando así la experiencia del usuario en la búsqueda semántica de videos. Con la continua expansión del contenido digital, soluciones de este tipo se convertirán en herramientas indispensables para gestionar y descubrir información eficazmente.
