Как развивались методы идентификации фильмов по коротким видеофрагментам?

Методы идентификации фильмов по коротким видеофрагментам развивались на основе технологий компьютерного зрения и машинного обучения. rfidunion.com

В 1960-х годах появилось компьютерное зрение, которое позволяло компьютерам интерпретировать и понимать изображения. rfidunion.com В начале 2000-х подходы на основе машинного обучения начали применять в индустрии безопасности, где они использовались для анализа видеоматериалов в режиме реального времени. rfidunion.com

В 2019 году выпустили первую версию пакета VideoColor, который включал в себя индексирование исходного видео, сервер для приёма запросов и поиска совпадений в базе индексов, а также клиентское приложение для проигрывания AVI-файлов и отправки поисковых запросов серверу. habr.com

В марте 2020 года создали веб-сайт, который позволял идентифицировать видео по загруженному фрагменту. habr.com В апреле 2020 года выпустили первую версию приложения для идентификации видео и определения положения проигрываемого видео с помощью захвата содержимого части экрана монитора. habr.com

Для идентификации видеофрагмента алгоритм рассматривает видео как последовательность изображений, для каждого из которых находит среднее значение красного, зелёного и синего цвета. habr.com Затем для каждого видео строят и сохраняют графики в зависимости от времени. habr.com Для нового фрагмента также строят такие графики и сравнивают их с уже имеющимися. habr.com Если разница между графиками в конкретной точке меньше определённого значения, то задача считается решённой. habr.com