來源：36kr

由斯坦福大學副教授Reza Zadeh創立的Matroid可以掃描視頻內容，找到視頻中的各種元素，比如Donald Trump總統出現的時間，或者一個持槍男子登記的頻率。用戶可以輕松編輯過濾器（Matroid稱之為探測器），查找特定的人或物體。此外，如果不想親身編輯過濾器，用戶也可以從該初創公司設計的預設過濾器庫中選擇。

Matroid最初專注于那些想要分析電視節目或掃描監控視頻的客戶。有時候，企業可能想要了解哪個政治候選人獲得更多的電視時間，或者哪個汽車品牌在特定的節目或網絡上出現地更頻繁。一家與Matroid商討合作的公司希望在戶外廣告牌附近安置相機，來記錄路人對廣告的反應。Zadeh說，這家創業公司也在和監控攝像機的制造商進行合作商議。但他拒絕透露他們的名字。

說到監視，不得不說現在監控視頻越來越多了，其中來源包括：警察機構、行車記錄儀，家庭安全系統以及市政閉路攝像機。比如某個城市的警察部門想觀察警員看到一名持槍男子的反應，Matroid就幫助該部門搜索所有存檔的相機里持槍男子的視頻。隨著公眾對這種警方錄像公開需求的增加，在公開發布攝像機視頻之前，官員需要更簡單的方法查找模糊不清的人臉和個人信息。

該公司成立于2016年初，由New Enterprise Associates Inc. 風投公司資助，于周六在斯坦福大學舉行的Scaled Machine Learning conference上發布了該產品。Zadeh拒絕透露他們獲得的融資額。

谷歌、Facebook和微軟等大公司雇用電腦視覺科學家來識別特定照片中的物體和人物。但大多數公司都沒有這樣的AI，需要靠人工完成。隨著視頻大爆炸時代的到來，從YouTube到警察局，Matroid正在尋求填補快速掃描大量動態影像的用戶需求。

NEA的合伙人Pete Sonsini表示：“Google可以讓你找到有貓的照片，但不能讓你找到同時有貓、爺爺、奶奶、圣誕樹和你兒子的照片。任何人能夠創建一個可以從他們的數據庫中識別任何圖像或一組圖像的探測器，這一點是非常了不起的。”

其運作方式是這樣的：用戶挑選圖片或圖片的某部分，顯示他們想要找到的內容。Matroid的算法從這些圖像中學習，創建一個在視頻或其他照片中搜索相同內容的探測器。

Zadeh希望能夠從與會者以及其他想要創建探測器的人員的專業知識獲益。600名與會者將對產品進行測試，需要他們提供反饋意見來幫助改進它。探測器將會開源，而設計這些探測器的人將通過Matroid獲得分成。

Sonini表示，要想成長，Matroid就必須決定自己的主要方向，因為潛在的用途實在太多了。況且，他們不是在這個領域的唯一一家公司。

Sonini說：“某種程度的圖像識別不是什么新穎的想法，但重要的是如何做到。”