Yapay Zeka Video Analizi

Video Analiz Yapay Zekası Nedir

“Video analizi” burada tek geçişte yürütülen altı somut işlemi ifade eder: çekim-sınır sahne tespiti, konuya göre içerik kategorizasyonu, dikkat eğrilerine bağlı anahtar an çıkarma, konuşulan parçadan duygu ve konu analizi, kare başına nesne ve yüz tespiti ve ekrandaki herhangi bir metin için OCR. Bir dosya yükleyin veya bir YouTube, TikTok veya Vimeo URL’si yapıştırın. Rapor, tıklanabilir bir zaman damgasına bağlı her tespitle birlikte geri gelir, böylece 40 dakikalık bir klip doğrusal bir izleme yerine gezilebilir bir dizin haline gelir.

Borcu hattı, görsel parçada bilgisayar görüşü, seste otomatik konuşma tanıma ve işlenmiş metinde bir OCR geçişi çalıştırır, ardından üç akışı tek bir zaman çizelgesinde birleştirir. Ekipler ona pazarlama görüntüleri, ders kayıtları, ürün demoları, gözetim klipleri ve rakip yaratıcı içerikleri besler.

Yapay Zeka Video Analizörünün Faydaları

• Saatler süren videoları dakikalar içinde işleyin. Otomatik analiz, videoyu elle izlemekten ve kaydetmekten çok daha hızlıdır.
• Sahne, nesne ve duygu tespiti. Bilgisayar görüşü, görsel öğeleri kare kare etiketler ve temel güven puanlarını gösterir.
• Zaman damgalı transkriptler. Her segment için duygu analizi ve tıklanabilir zaman damgaları içeren konuşmadan metne dönüştürme.
• Ekran metni çıkarımı. OCR, slaytları, beyaz tahtaları, grafikleri ve katmanları okur.
• İçerik kalitesi işaretleri. Yapay zeka, tempo sorunlarını, dikkat düşüşlerini ve zayıf yapıyı yüzeye çıkarır.
• Dışa aktarılabilir raporlar. PDF’ler, zaman damgalı notlar veya yapılandırılmış JSON indirin.
• Ücretsiz katman. Kaydolduğunuzda bir video analizi, kredi kartı gerektirmez. 7 günlük Büyüme denemesi veya yıllık 19$/aylık Büyüme planı ile sınırsızı açın.

Video Analiz Yapay Zekası Nasıl Kullanılır

1. Bir video dosyası yükleyin veya bir YouTube, TikTok veya Vimeo URL’si yapıştırın.
2. Yapay zeka, her kareyi nesne tespiti, sahne sınıflandırması ve duygu tanıma için bilgisayar görüşü ile analiz eder.
3. Konuşmadan metne dönüştürme, sesleri zaman damgalı segmentler ve duygu puanlaması ile çıkarır.
4. Görsel OCR, slaytlardaki, beyaz tahtalardaki, grafiklerdeki ve katmanlardaki ekran metinlerini okur.
5. Sahne dökümleri, etkileşim metrikleri, içerik kalitesi puanları ve öneriler içeren ayrıntılı bir rapor alın.
6. PDF, zaman damgalı notlar veya JSON olarak dışa aktarın veya paylaşın.

Analizör, görsel öğeleri (nesneler, yüzler, metin, logolar), ses kalitesini (netlik, arka plan gürültüsü, konuşma kalıpları), içerik yapısını (hız, geçişler, anahtar anlar) ve etkileşim sinyallerini (dikkat düşüşleri, yüksek değerli segmentler) inceler.

Videolarınız gizli kalır. İşleme, GDPR uyumluluğu ve SOC 2 Tip 2 kontrolleri ile şifrelenmiş bulut altyapısında çalışır. Dosyalar asla genel yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılmaz ve siz kaydetmediğiniz sürece işleme sonrası silinir.

Deepfake tespiti: aslında neyi kontrol ediyoruz

Deepfake tespiti bir olasılık puanıdır, bir karar değildir. ScreenApp’in analizörü altı bağımsız sinyal kontrolü çalıştırır ve bunları bir güven derecelendirmesinde birleştirir, böylece hangi sinyallerin tetiklendiğini görebilmeniz için temel puanlar gösterilir. Aşağıda, gerçek sinyal yığını ve her birinin neye baktığı bulunmaktadır.

Altı sinyal kontrolü

• Kare tutarlılığı: Bir yüzün piksel düzeyindeki kimliğinin ardışık kareler boyunca nasıl korunduğunu inceler. Gerçek yüzler düzgün bir şekilde deforme olur; GAN tarafından üretilen yüzlerde genellikle arka plan ile yüz arasındaki sınırda mikro-titreşimler (o “yüzme” etkisi) bulunur. Güven: erken difüzyon modelleri için yüksek, mevcut en son teknoloji için daha düşük.
• Dudak senkronizasyonu hizalaması: Ses fonemlerini ağız şekilleriyle hizalar. Gerçek konuşmanın sıkı bir viseme-fonem ilişkisi vardır; birçok yüz takaslı deepfake, bunu 200-400ms’lik pencereler içinde bozar. Yanlış pozitif riski: dublajlı içerik (tasarım gereği aynı hizasızlığa sahiptir).
• Spektral parmak izleri: Frekans alanında GAN ailesi parmak izlerini arar. Her jeneratör ailesi (StyleGAN3, Stable Video Diffusion, Pika, Runway Gen-3, Sora) yüksek frekans spektrumunda karakteristik desenler bırakır. 14 bilinen jeneratörden oluşan bir kataloğa karşı eşleştirme yapıyoruz.
• Ses dalga biçimi süreksizlikleri: Ses klonlanmış ses, birleştirme noktalarında mikro-süreksizlikler gösterir. Dalga biçimini 24 kHz’de örnekliyoruz ve doğal nefes/duraklama kalıplarıyla tutarsız enerji artışları arıyoruz.
• EXIF ve kapsayıcı meta verileri: Düzenleme yazılımı parmak izlerini (AI-video araçlarının kapsayıcıda bıraktığı) ve iddia edilen kayıt tarihleriyle eşleşmeyen oluşturma/değiştirme zaman damgalarını okumak için dosya meta verilerini okur.
• Filigran tespiti: Bilinen C2PA / SynthID / sağlayıcıya özel filigranları tarar. OpenAI, Google, Meta ve Adobe, AI tarafından üretilen çıktılarını filigranla işaretler; birini bulmak, AI üretimi için olumlu bir sinyaldir (mutlaka kötü niyetli değil, meşru AI içeriği olabilir).

Puan neye benziyor

{
 "verdict": "likely_ai_generated",
 "confidence": 0.84,
 "signals": {
 "frame_consistency": { "score": 0.78, "fired": true },
 "lip_sync_alignment": { "score": 0.41, "fired": false, "note": "ses dublajlı görünüyor; sinyal güvenilmez" },
 "spectral_fingeprints": { "score": 0.91, "fired": true, "match": "Sora-2" },
 "waveform_discontinuities": { "score": 0.62, "fired": true },
 "exif_metadata": { "score": 0.55, "fired": false },
 "watermark_detection": { "score": 0.97, "fired": true, "type": "C2PA-OpenAI" }
 },
 "analyzed_at": "2026-05-13T14:22:18Z"
}

Nerede güvenilir vs nerede değil

Tespit, bilinen jeneratörlerden tamamen yapay zeka tarafından üretilen kliplerde en güçlü, normal post prodüksiyonun sentetik yapaylıkları taklit ettiği yerlerde ise en zayıftır:

• En güvenilir: Mevcut ve eski yapay zeka jeneratörlerinden (Sora 2, Veo 3, Runway, erken Pika) klipler ve nadiren yanlış işaretlenen standart akıllı telefon çekimleri.
• Daha fazla yanlış alarm: Yoğun post prodüksiyon uygulanmış videolar (renk derecelendirme, hız rampaları, görsel efektler) ve birden çok kez yeniden kodlanmış çekimler, çünkü sıkıştırma yapaylıkları GAN yapaylıklarına benzeyebilir.

Bilinen zayıf noktalar

• 3 saniyenin altındaki çok kısa klipler, tutarlılık analizi için yeterli kare yok
• Yoğun filigranlı veya markalı videolar (alt yazılar, istasyon kimlikleri müdahale eder)
• Karma kaynaklı çekimler (gerçek giriş + yapay zeka segmenti + gerçek kapanış): analizör, tek bir karar yerine bölüm başına bir güven aralığı raporlar
• Sadece sesli deepfakeler ayrı ayrı puanlanır, görsel kontroller uygulanmaz

Kararı tek bir girdi olarak kullanın, sonuç olarak değil. Herhangi bir sonuç yayınlamadan önce analizörün çıktısını kaynak kontrolleriyle eşleştirin (bu klip nereden geldi? ilk kim yükledi? aynı etkinlikten diğer çekimlerle eşleşiyor mu?).

Video Analiz Yapay Zekası Karşılaştırması - ScreenApp ve Rakipleri

Özellik	ScreenApp	Vidpilot	Google Video Intelligence	AWS Rekognition Video	Azure Video Indexer	Twelve Labs
Arayüz	UI + API	UI	Sadece API	Sadece API	UI + API	Sadece API
Sahne tespiti	Evet	Evet	Çekim değişimi	Segment tespiti	Evet	Evet
Karelerde OCR	Evet	Evet	Evet	Videodaki metin	Evet	Evet
Eylem tespiti	Evet (jestler, hareket)	Sınırlı	Etkinlik tanıma	Sınırlı	Evet	Evet (eyleme göre ara)
Özel modeller	Hayır (önceden eğitilmiş)	Hayır	AutoML Video	Custom Labels	Kişi modeli eğitimi	Custom embeddings
Fiyatlandırma modeli	Sabit aylık (19$)	Sabit aylık	Dakika başına (0,10$+)	Dakika başına (0,10$+)	Dakika başına (0,15$)	Saatlik API
Ücretsiz katman		Sadece deneme	İlk yıl ayda 1.000 dk	İlk yıl ayda 60 dk	Sınırlı ücretsiz	Deneme kredileri
YouTube URL alımı	Evet	Evet	Manuel yükleme	Manuel yükleme	Manuel yükleme	Manuel yükleme
Çıktı formatı	PDF, JSON, notlar	PDF, JSON	Sadece JSON	Sadece JSON	JSON, VTT	JSON, embeddings

Bulut API’leri (Google Video Intelligence, AWS Rekognition, Azure Video Indexer) dakika başına ücretlendirilir, ham JSON döndürür ve önce bir geliştiricinin S3 veya GCS’yi bağlamasını gerektirir. Twelve Labs mühendislik ekipleri için anlamsal bir arama dizinidir ve Vidpilot içerik oluşturucu iş akışına odaklanmıştır. ScreenApp, 19$/aylık sabit fiyatlandırma, doğrudan YouTube/TikTok/Vimeo alımı ve bir vektör dizini veya JSON dökümü yerine bitmiş bir rapor sunan, işaretle-yapıştır bir uygulamadır.

Video Analiz Yapay Zekasını Kimler Kullanır

Rakip yaratıcılığı ölçen reklam operasyon ekipleri rakip markaların TikTok ve YouTube reklamlarını çeker, analizciden geçirir ve kancalar, ürün yerleştirmeleri, CTA’lar ve tempo için kare başına etiketler alır. Çıktı, yaratıcı brief’lere ve A/B test yol haritalarına beslenir.

Görüntüleri etiketleyen haber ve yayın analistleri saha kayıtlarını ve basın toplantılarını konuşmacıya, ekran grafiklerine, konum sinyallerine ve alıntılanan ifadelere göre indeksler. Araştırmacılar, kasetleri taramak yerine belirli bir konuyu içeren saniyelere doğrudan atlarlar.

Kullanıcı tarafından oluşturulan içeriği tarayan marka güvenliği ekipleri topluluk platformlarında yayınlanmadan önce kullanıcı tarafından gönderilen klipleri inceler. Nesne tespiti silahları, markalı mülkiyeti ve güvenli olmayan içeriği işaretler; OCR, denetim kurallarının kapsadığı metin bindirmelerini yakalar; deepfake kontrolleri manipüle edilmiş kareleri işaretler.

Etkileşim noktalarını ölçen e-öğrenme ekipleri dikkat düşüşlerini belirli ders segmentleriyle ilişkilendirir, ardından hangi slaytların, örneklerin veya eğitmen duraklamalarının düşüşe neden olduğunu belirler. Kurs ekipleri kesimi iyileştirir ve aynı metriklerle yeniden test eder.

Güvenlik ve uyumluluk analistleri uzun süreli gözetim kayıtlarını belirli nesneler veya olaylar için tarar ve kare tutarlılığı ve ses artefaktı kontrolleri aracılığıyla sentetik veya değiştirilmiş videoları işaretlemek için deepfake tespitini kullanır.

Analizöre Doğru Soruyu Sormak

Analiz, ancak ona ne bulmasını istediğiniz kadar faydalıdır. Belirsiz bir istek (bu videoyu analiz et) genel bir rapor döndürür, bu ilk bakış için iyidir. Ancak araç, onu belirli bir şeye yönlendirdiğinizde çok daha kullanışlıdır: fiyatlandırmanın geçtiği her yeri bul, eylem öğelerini listele, ürünün ekranda gösterildiği her anı zaman damgala. Dar bir soru, dar, kullanılabilir bir yanıt alır.

Bu, videoyu kendiniz izlemekten farkıdır; iki saatlik bir videoda tek bir şeyi, bir paragrafı okuyacak kadar kısa sürede taramasını isteyebilirsiniz. İlk yanıt bağlamı kaçırırsa, tüm analizi yeniden çalıştırmak yerine bir takip sorusu sorun; transkripti ve kareleri bellekte tutar, böylece ikinci soru birinciden daha hızlı ve daha keskin olur.

SSS

Video analiz yapay zekası nedir?

Video analiz yapay zekası, video dosyaları üzerinde bilgisayar görüşü ve makine öğrenimi çalıştırır. Nesneleri ve sahneleri algılar, konuşmayı zaman damgalarıyla metne döker, duyguları tanımlar, ekran metnini OCR aracılığıyla okur ve hem ses hem de video genelinde etkileşim kalıplarını tek bir raporda izler.

Yapay zeka video analizörü ücretsiz mi?

Ücretsiz kayıt, bir video analizi içerir (kredi kartı yok), sahne tespiti, transkripsiyon ve nesne tanımayı kapsar. Sınırsız analiz için 7 günlük Büyüme denemesini başlatın veya yıllık 19$/aylık Büyüme planına abone olun. Büyüme ve İşletme planları deepfake tespiti, duygu takibi ve öncelikli işlemeyi ekler.

YouTube videolarını analiz edebilir mi?

Evet. Bir YouTube, TikTok veya Vimeo URL’si yapıştırın ve araç doğrudan işler. Dosyayı önce indirmeden etkileşim, sahneler, görseller ve ses hakkında zaman damgalı içgörüler elde edersiniz.

Yapay zeka neyi tespit edebilir?

Nesneleri, sahneleri, yüzleri, duyguları, metin katmanlarını, marka logolarını, jestleri ve hareketleri. Konuşmayı duygu puanlamasıyla metne döker, OCR aracılığıyla ekran içeriğini okur, sahne değişikliklerini işaretler, video kalitesini derecelendirir ve kare tutarlılığı kontrolleri aracılığıyla yapay zeka tarafından üretilen veya manipüle edilmiş içeriği işaretler.

Video tanımlayıcı nasıl çalışır?

Tanımlayıcı, nesne tanımayı, sahne sınıflandırmasını, OCR’yi ve konuşmadan metne dönüştürmeyi tek bir zaman damgalı anlatımda birleştirir. Çıktıyı erişilebilirlik uyumluluğu, SEO meta verileri veya özet notları için kullanın.

Hassas videoları yüklemek güvenli mi?

Evet. Dosyalar, GDPR ve SOC 2 Tip 2 kontrolleri altında uçtan uca şifrelemeyle işlenir. Videolar işlendikten sonra siz kaydetmedikçe silinir ve yüklediğiniz hiçbir şey genel yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılmaz.

ScreenApp, Rekognition veya Google Video Intelligence gibi bulut video API’lerinden nasıl farklıdır?

Algılama kategorileri çakışır (çekim değişikliği, etiket tespiti, OCR, aktivite tanıma, açık içerik), ancak ScreenApp size bir kullanıcı arayüzü, sabit aylık fiyatlandırma ve YouTube/TikTok/Vimeo’dan doğrudan URL alımı sunar. Bulut API’leri dakika başına faturalandırır, ham JSON döndürür ve önce bir geliştiricinin S3 veya GCS’yi bağlamasını gerektirir.

Bir videoyu yapay zeka ile nasıl analiz ederim?

Dosyayı yükleyin veya herkese açık bir URL yapıştırın. Analizör sesi metne döker, sahneleri dizinler, ekran metnini okur ve nesneleri ve duyguları etiketler. Sonuçlar, tipik dosya boyutları için birkaç dakika içinde zaman damgalı bir rapor olarak geri gelir.

Hangi yapay zeka videoları analiz edebilir?

Bu. Çoğu yapay zeka sohbet robotu bir video dosyasını hiç alamaz, yalnızca metin ve görüntüleri okurlar. Bu, videoları doğrudan analiz edebilen bir yapay zekadır: dosyayı yükleyin veya bir bağlantı yapıştırın; sesi, sahneleri, ekran metnini ve nesneleri okur, ardından zaman damgalı bir rapor döndürür.

Real-World Performance

Last tested: April 22, 2026. Results run on ScreenApp's own infrastructure.