基于指纹的内容识别趋势分析

摘要

描述了基于指纹的内容识别。窗口计数基于根据从查询内容项提取的查询指纹集合和从参考内容项提取的相应参考内容项的匹配集合生成的数据点检测线性趋势。RANSAC可以基于针对多个候选内容项计算的置信度检测趋势。按照置信度的降序将针对候选内容项检测到的趋势与阈值比较，直到找到满足阈值的趋势为止。用于基于指纹的内容识别的基于排序的机制可以使用窗口计数或基于RANSAC的趋势检测机制来识别均与同一查询内容项匹配的重复或多个参考内容项。

主权项

一种用于基于指纹的内容识别的方法，包括步骤：基于数据点的窗口计数检测线性趋势，所述数据点是根据从查询内容项提取的查询指纹的集合和从参考内容项提取的相应匹配参考内容项的集合而生成的，其中通过一对时间值表示数据点，其中所述一对时间值中的第一值是查询指纹在所述查询内容项中的时间位置，而所述一对时间值中的第二值是匹配参考指纹在参考内容项中的时间位置，其中线性趋势涉及数据点在沿着以斜率值和截距值表征的线的区域内的定位，以及其中，基于数据点的窗口计数检测线性趋势包括：(a)将第一斜率值确定为当前斜率值；(b)确定分别对应于所述数据点的时间偏移，其中通过从与每个特定数据点相对应的特定参考指纹的时间位置减去所述当前斜率值与对应于所述特定数据点的特定查询指纹的时间位置的乘积，来计算对应于所述每个特定数据点的每个特定时间偏移；(c)基于所述时间偏移，将所述数据点分组到各自具有相等窗口大小的多个不重叠的窗口中；(d)对所述多个窗口中的每个窗口中的所述数据点进行计数；(e)确定所述多个窗口中具有最大数据点计数的最大窗口；(f)至少基于所述最大数据点计数，确定所述最大窗口的一个或更多个度量；(g)将所述一个或更多个度量与当前阈值比较；(h)当所述一个或更多个度量超过所述当前阈值时，确定所述数据点表现出具有所述当前斜率值的线性趋势；(i)当所述一个或更多个度量未超过所述当前阈值时，对所述最大窗口中包含的数据点集合应用线性回归以确定第二斜率值；(j)将所述第二斜率值设置为当前斜率值并将所述当前阈值设置为更加严格的阈值；以及(k)基于所述第二斜率值和所述更加严格的阈值针对所述数据点执行步骤(b)到(h)；以及基于经排序的识别来计算所述查询内容项的身份，所述经排序的识别是通过基于检测步骤对由指纹得出的内容识别进行排序而获得的，其中识别出了重复的参考内容项或多个参考内容项，所述重复的参考内容项或多个参考内容项均与同一查询内容项匹配。