腾讯广告：广告场景下有哪些视觉算法应用？( 三 )
之后 ， 石瑞超以电商广告为切入点 ， 向大家介绍视觉算法全自动智能生成视频创意的过程 。
随着近年来各平台视频量快速增长 ， 视频创意生成面临视频广告库存不足的现状 。 如何快速生成视频广告成为视频创意的主要命题 。 要解决这一问题 ， 首先我们需要抓取商品基础信息 ， 并基于行业模板库生成对应故事板（囊括图片、文案、配乐等要素） ， 故事板经过渲染生成视频 ， 同时应用算法获得封面图 ， 最终上线一条完整的视频广告 。
广告审核 ， 质量把控
广告创意生成后 ， 便进入广告审核阶段 。 随着广告体量的不断增长、审核规则越发繁多和复杂 ， 依靠传统的人工审核已经无法满足当前需求 。
首先 ， 审核人员需要快速且准确地对所有违规点进行识别；其次 ， 针对同样的违规问题 ， 审核人员需要给予广告主一致的反馈意见 。 为解决这一问题 ， 这里引入了智能审核项目 ， 通过算法能力 ， 在人工审核环节之前对广告创意进行各种检测 ， 从而辅助人工高质量地完成审核 。
演讲中 ， 石瑞超以明星人脸抄袭和游戏抄袭为例介绍了他们在智能审核上面的一些实践 。 基于庞大数据库 ， 他们采用 Asoftmax Loss 算法抓取特征 ， 进行明星人脸抄袭的识别工作 。 运用识别图像关键区域的算法 ， 通过关键区域与待识别素材的匹配程度判断抄袭审核结果 。
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