Ho una mentalità euristica che dovrebbe consentirmi di "segnare" i dati basati sulla "novità" che mi piacerebbe lavorare in tempo reale.
In questo caso, intendo la novità nel senso che l'origine dei dati è qualcosa di simile a un video e voglio sapere quando c'è un cambiamento statisticamente significativo nel flusso.
Ad esempio, considera un video di una scena in cui la videocamera sta girando a destra. Finché la velocità della virata è costante, i dati dovrebbero essere considerati come non nuovi o poco interessanti. Se un uccello vola oltre nella direzione opposta, allora le parti del fotogramma dove passa l'uccello verrebbero considerate nuove e verrebbero assegnati un punteggio elevato. Se i punteggi sono stati assegnati per 16x16 blocchi di pixel, quando l'uccello ha raggiunto il centro del frame potrebbe apparire come:
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 3 1 0 0
0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0
A quanto ho capito, ci sono algoritmi che possono fare parte di ciò per la compressione video, bloccare Compensazione del movimento e < a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Global_motion_compensation"> Compensazione del movimento globale , ma il risultato di questi algoritmi sembra essere un'immagine di differenza che avrei poi bisogno di digerire ulteriormente (media di differenze), quando tutto ciò che voglio è un semplice hash. Cioè, data la matrice 7x4 sopra:
0x00003200
Il primo fotogramma del video, senza cronologia, sarebbe al massimo romanzo:
0xFFFFFFFF
La cosa interessante sarebbe assegnare un punteggio all'intero fotogramma, e poi per fotogrammi interessanti suddividerlo in blocchi più piccoli, e per i blocchi interessanti un altro set, e così via, come un quadtree .
Quindi, per riassumere, c'è una scorciatoia per passare da una serie di frame a un singolo valore hash per ogni frame, in base ai fotogrammi più recenti? O c'è un migliore modo per fare ciò che non conosco?
Ulteriori affinamenti
Riutilizzando la matrice di esempio sopra, dove c'è un 3 il campione è più nuovo perché il blocco dove l'uccello è in questa cornice non aveva un uccello lì prima, mentre i campioni con un 1 sono ancora un po 'nuovi perché non c'è più un uccello lì, ma non tanto perché quel blocco è tornato a ciò che ci si aspetterebbe in background.
Questo mi porta a credere che ci dovrebbe essere un qualche tipo di effetto cumulativo nella soluzione, perché bisogna prendere in considerazione più dell'ultimo frame.