来源：36kr

由斯坦福大学副教授Reza Zadeh创立的Matroid可以扫描视频内容，找到视频中的各种元素，比如Donald Trump总统出现的时间，或者一个持枪男子登记的频率。用户可以轻松编辑过滤器（Matroid称之为探测器），查找特定的人或物体。此外，如果不想亲身编辑过滤器，用户也可以从该初创公司设计的预设过滤器库中选择。

Matroid最初专注于那些想要分析电视节目或扫描监控视频的客户。有时候，企业可能想要了解哪个政治候选人获得更多的电视时间，或者哪个汽车品牌在特定的节目或网络上出现地更频繁。一家与Matroid商讨合作的公司希望在户外广告牌附近安置相机，来记录路人对广告的反应。Zadeh说，这家创业公司也在和监控摄像机的制造商进行合作商议。但他拒绝透露他们的名字。

说到监视，不得不说现在监控视频越来越多了，其中来源包括：警察机构、行车记录仪，家庭安全系统以及市政闭路摄像机。比如某个城市的警察部门想观察警员看到一名持枪男子的反应，Matroid就帮助该部门搜索所有存档的相机里持枪男子的视频。随着公众对这种警方录像公开需求的增加，在公开发布摄像机视频之前，官员需要更简单的方法查找模糊不清的人脸和个人信息。

该公司成立于2016年初，由New Enterprise Associates Inc. 风投公司资助，于周六在斯坦福大学举行的Scaled Machine Learning conference上发布了该产品。Zadeh拒绝透露他们获得的融资额。

谷歌、Facebook和微软等大公司雇用电脑视觉科学家来识别特定照片中的物体和人物。但大多数公司都没有这样的AI，需要靠人工完成。随着视频大爆炸时代的到来，从YouTube到警察局，Matroid正在寻求填补快速扫描大量动态影像的用户需求。

NEA的合伙人Pete Sonsini表示：“Google可以让你找到有猫的照片，但不能让你找到同时有猫、爷爷、奶奶、圣诞树和你儿子的照片。任何人能够创建一个可以从他们的数据库中识别任何图像或一组图像的探测器，这一点是非常了不起的。”

其运作方式是这样的：用户挑选图片或图片的某部分，显示他们想要找到的内容。Matroid的算法从这些图像中学习，创建一个在视频或其他照片中搜索相同内容的探测器。

Zadeh希望能够从与会者以及其他想要创建探测器的人员的专业知识获益。600名与会者将对产品进行测试，需要他们提供反馈意见来帮助改进它。探测器将会开源，而设计这些探测器的人将通过Matroid获得分成。

Sonini表示，要想成长，Matroid就必须决定自己的主要方向，因为潜在的用途实在太多了。况且，他们不是在这个领域的唯一一家公司。

Sonini说：“某种程度的图像识别不是什么新颖的想法，但重要的是如何做到。”