Criar esquemas para vídeo - Amazon Bedrock
Exemplos de campos de esquema para pesquisa de mídiaExemplos de campos de esquema para destaques de palestra principalExemplos de campos de esquema para análise de anúncios

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Criar esquemas para vídeo

Os esquemas para arquivos de vídeo têm algumas qualidades exclusivas em comparação com outros esquemas, principalmente com relação à criação de campos. Os esquemas de vídeo têm um parâmetro chamado granularidade, que permite definir um campo como vídeo ou capítulo. Quando o campo estiver definido como vídeo, ele será detectado em todo o vídeo. Por exemplo, se você quiser um resumo de todo o clipe, defina a granularidade desse campo como vídeo.

Já um campo com granularidade definida como capítulo exibirá uma resposta para cada capítulo do vídeo. O campo exibirá um valor para cada capítulo do vídeo. Dando continuidade ao exemplo anterior, se você quisesse um resumo de cada parte de um vídeo, você definiria a granularidade como capítulo.

Ao criar um campo de granularidade de capítulo, é possível definir um tipo de dados exclusivo, uma matriz de entidades. Por exemplo, se você quiser detectar os objetos visualmente proeminentes em seu vídeo, é possível criar um campo chamado key-visual-objects e definir o tipo como uma matriz de entidades. Esse campo então exibiria o nome das entidades em um objeto de matriz.

Abaixo são apresentados alguns exemplos de campo para processamento de vídeo. Todos os campos nos esquemas de vídeo são considerados inferidos, exceto entidades e matrizes de entidades.

Campo Instrução Tipo de extração Tipo Granularity
key-visual-objects Please detect all the visually prominent objects in the video extractive Array of entities [ "chapter" ]
keywords Searchable terms that capture key themes, cast, plot elements, and notable aspects of TV shows and movies to enhance content discovery. inferred Array of strings ["video"]
genre The genre of the content. inferred string ["video"]
video-type Identify the type of video content inferred enums: ["Movie", "TV series", "News", "Others"] [ "video" ]

Exemplos de campos de esquema para destaques de palestra principal

Campo Instrução Tipo de extração Tipo Granularity
broadcast-setting The physical setting or environment where the broadcast or training session is taking place. inferred enums["conference hall", "classroom", "outdoor venue", "Others", "Not applicable to the video"] [ "video" ]
broadcast-audience-engagement The level of engagement or interaction between the speakers and the audience. inferred enums["interactive", "passive", "Not applicable to the video"] ["video"]
broadcast-visual-aids A list of notable visual aids or materials used during the presentation, such as slides, diagrams, or demonstrations. inferred Array of strings ["video"]
broadcast-audience-size The size of the audience present at the event. inferred enums["large crowd", "medium crowd", "small group", "Not applicable to this video"] [ "chapter" ]
broadcast-presentation-topics A list of key topics, subjects, or themes covered in the presentation or training session. inferred enums: ["Movie", "TV series", "News", "Others"] [ "video" ]

Exemplos de campos de esquema para análise de anúncios

Campo Instrução Tipo de extração Tipo Granularity
ads-video-ad-categories The ad categories for the video inferred enums["Health and Beauty", "Weight Loss", "Food and Beverage", "Restaurants", "Political", "Cryptocurrencies and NFT", "Money Lending and Finance", "Tobacco", "Other", "Video is not an advertisement"] [ "video" ]
ads-video-language The primary language of the advertisement inferred string ["video"]
ads-video-primary-brand The main brand or company being advertised in the video. inferred string ["video"]
ads-video-main-message The primary message or tagline conveyed in the advertisement inferred string [ "video" ]
ads-video-message-clarity How clear and understandable the main message of the advertisement is inferred enums: ["clear", "ambiguous", "Not applicable to the video"] [ "video" ]
ads-video-target-audience-interests Specific interests or hobbies that the target audience is likely to have inferred Array of strings [ "video" ]
ads-video-product-type The category or type of product being advertised inferred enums: ["electronics", "apparel", "food_and_beverage", "automotive", "home_appliances", "other", "Not applicable to the video"] [ "video" ]
ads-video-product-placement The way the product is positioned or showcased in the advertisement inferred enums: ["front_and_center", "background", "held_by_person", "other", "Not applicable to the video"] [ "video" ]
ads-video-product-features The key features or specifications of the advertised product highlighted in the video inferred Array of strings [ "video" ]
ads-video-number-of-products The number of distinct products or variations featured in the advertisement inferred number [ "video" ]

O vídeo também permite uma variedade de tipos de entidade, o que ajuda a identificar e localizar entidades específicas no conteúdo do vídeo. Esse recurso exibe uma matriz de entidades detectadas. Abaixo é apresentado um exemplo de uma matriz de entidades no esquema de um cliente:


  "field_name": {
        "items": {
            "$ref": "bedrock-data-automation#/definitions/Entity"
        },
        "type": "array",
        "instruction": "Please detect all the visually prominent objects in the video",
        "granularity": [
            "chapter"
        ]
    }
nota

bedrock-data-automation#/definitions/Entity é um tipo de serviço pertencente à BDA. Para analisar os resultados, use o esquema a seguir.


       {
        "$schema": "http://json-schema.org/draft-07/schema#",
        "$id": "bedrock-data-automation",
        "type": "object",
        "definitions": {
            "BoundingBox": {
                "type": "object",
                "additionalProperties": false,
                "properties": {
                    "left": {
                        "type": "number"
                    },
                    "top": {
                        "type": "number"
                    },
                    "width": {
                        "type": "number"
                    },
                    "height": {
                        "type": "number"
                    }
                }
            },
            "Entity": {
                "type": "object",
                "additionalProperties": false,
                "properties": {
                    "label": {
                        "type": "string"
                    },
                    "bounding_box": {
                        "$ref": "bedrock-data-automation#/definitions/BoundingBox"
                    },
                    "confidence": {
                        "type": "number"
                    }
                }
            }
        },
        "properties": {}
    }