Dijital içerik çağında telif hakları yönetimi, hem yaratıcılar hem de dağıtıcılar için büyük bir zorluk haline geldi. Peki yapay zeka bu sorunu nasıl çözebilir? UNKAN Analiz deneyimimden yola çıkarak anlatıyorum.
Problem: Binlerce Bölüm, Binlerce İsim
Türk dizi sektörü yılda binlerce bölüm üretiyor. Her bölümün jenerik ve outro kısımlarında yönetmen, senarist, yapımcı gibi onlarca isim bulunuyor. Bu isimlerin tespiti ve telif haklarının doğru dağıtımı, geleneksel yöntemlerle neredeyse imkansız.
"Manuel tespit ile 100 bölümün analizi günler sürerken, yapay zeka destekli sistemimiz bunu saatlere indirdi."
Çözüm: Multi-OCR ve LLM Pipeline
UNKAN Analiz'de geliştirdiğimiz sistem, birden fazla teknolojinin harmonik birleşimine dayanıyor:
- Tesseract OCR: Açık kaynak, hızlı, yaygın dil desteği
- EasyOCR: Derin öğrenme tabanlı, karmaşık fontlarda başarılı
- Gemini LLM: Bağlamsal anlama ve doğrulama
Tek bir OCR motoru kullanmak yerine, birden fazla motorun sonuçlarını karşılaştırarak "consensus" (uzlaşı) sağlıyoruz. Bu yöntem, hata oranını dramatik şekilde düşürüyor.
Teknik Derinlik: Nasıl Çalışır?
1. Frame Extraction
Video akışından jenerik ve outro bölümleri tespit ediliyor. Önceden tanımlanmış zaman aralıkları ve görsel pattern'ler kullanılarak ilgili frame'ler çıkarılıyor.
2. Multi-OCR İşleme
Her frame, iki farklı OCR motoru tarafından işleniyor. Sonuçlar karşılaştırılarak güven skoru hesaplanıyor. %95 üzeri eşleşme = yüksek güvenilirlik.
3. LLM Doğrulama
OCR çıktıları, büyük dil modeline gönderiliyor. Model, rol-isim eşleştirmesi yapıyor ve bağlamsal hataları düzeltiyor. "YONETMEN: Osman Sınav" gibi yapıları ayrıştırıyor.
Sonuçlar ve Gelecek
SEF Birliği ile işbirliğimiz kapsamında, bu sistem üretim ortamında test edildi ve %95+ doğruluk oranına ulaşıldı. Gelecekte:
- Gerçek zamanlı video analizi
- Daha fazla dil desteği
- Blockchain tabanlı telif takibi
Yapay zeka, telif hakkı yönetiminde devrim yaratıyor. Yaratıcıların haklarını korumak, artık teknolojinin de işi.