视频匹配

原理：

算法流程

1. 把视频素材逐帧计算特征。以妙可蓝多为例：帧速=25，10秒广告共251帧，特征512维。
2. 形成矩阵mat（帧数x维度）
3. 把巡视照片计算特征得向量 feature
4. 计算：cosine = np.dot(mat, feature)
5. 计算： max_index = np.argmax(cosine)
6. 计算：max_value = cosine[max_index]
7. 计算：theta = math.acos(max_value)
8. 阈值计算：若 theta < threshold then return OK, max_index.

作图

余弦相似度与帧的时刻作图：

阈值

阈值：25.50393648495902

结果

属性名	属性值
视频帧数	251
max(余弦相似度)	0.948707
theta(角度)	18.43065670378278
theta 阈值	25.50393648495902
是否匹配	是(*)
置信度	0.9967838283534795
匹配位置(帧)	82
匹配位置(秒)	3.28

注释：因为theta角度小于阈值。