原标题：微软Bing搜寻靠机器学习强化视频摘要，帮助用户更快掌握视频是否有趣
网络上充满各式内容的视频，对使用者来说，最好可以快速知道视频有不有趣，而对于微软Bing视频搜寻功能来说，问题则是如何提供视频概览，帮助使用者决定是否要花时间点击并观看视频。微软提到，提供视频摘要是非常困难的工作，不像人类可以直觉的指出视频的主场景，电脑难以内化这类内隐知识或遵照一个概括的规则分辨。
视频摘要分为动态摘要与静态摘要，动态摘要是将视频切割成数个小区间，选取或是组合一段固定时间长的重要片段，供使用者预览，微软表示，他们有资料指出，80％使用者注视缩图的时间少于10秒，也就是说，使用者并没有太多的耐心观看预览，最后微软采用了静态摘要方法。
微软Bing中提供的视频静态摘要，除了一个主要缩图代表视频外，在视频下方还会呈现4张缩图，让使用者一眼就可以看出视频大致内容。首先第一步，要为视频产生主缩图，而为了训练机器学习模型分辨好或坏的缩图，微软从视频中随机挑出30幀画面，并交给人类评委，以主观喜好评估这些画面，考量代表性、图像品质以及吸引力等属性，为画面打分数，分为3个等级可以为0、0.5或是1分。
除了使用人工制造的训练资料，微软也使用了大量来自这些图像的特征，来训练增强树回归模型（Boosted△Trees△Regression△Model），这个模型使用这些资料推测视频上的其他画面，并且输出0到1之间的分数，来帮助后续选出最佳的视频缩图。微软提到，采用图像的特征非常广泛，包括对比度、模糊度、杂讯等级等核心图像品质特征外，还有使用脸部侦测，以侦测图像脸部数量、脸部大小以及位置等特征。另外，也使用了动作侦测以及画面差异特征，视觉相似与位置相同的画面，会被集结成序列称为场景，场景和相对应画面也被当作训练的特征。
有了这些特征，微软使用深度神经网络，在图像品质标签上训练高维度图像向量，这些向量被用来捕捉画面布局的品质，而得分最高的推测画面，将被用来作为代表视频的主要缩图。
第二步则要产生4幀一组的缩图，微软提到，这4张缩图的重点在于全面性与代表性，而这反而相对于前一步来说，更具技术挑战，微软除了无法单纯使用最高分的4个画面来当缩图，因为这些画面可能都来自于相同场景，再来，他们也无法要求人工产生训练资料，因为很难要使用者从一千幀的视频中，选出最具代表性的4幀。
为了处理缩图的综合性，微软在目标函数引入相似因子，尝试最大化缩图集的图像品质总分，并且加入参数来调整相似度。微软提到，他们将问题转为贪婪最佳化的问题，以解决运算复杂性，由于他们无法列举所有4幀画面组合的可能性，也由于在计算主缩图，花费了许多心力，因此微软也决定将主缩图纳入4幀缩图组之一，有了第一张缩图作为起点，接下来选择3张缩图来最大化总分，而大幅简化了这项工作的复杂度。
微软提供两组缩图供人类评委判断最佳的组合，一组是从视频随机截取画面，另一组则由最佳化方法产生，人类需要选择较好的一组，而这个训练资料将被用来训练新的目标函数，以导出缩图集模型。
微软于Bing视频搜寻部署了这项更新，以4幀计算出来的缩图，减少使用者搜索图片的时间，并花更多的时间在观看视频上。
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