Google AdSense 被指欺诈数亿美元

一名广告主因Google在其未明确选择AdSense服务的情况下默认提供并收费而提起诉讼。该广告主认为,未填写AdSense文本框不应被视为同意购买此服务。

本周, Google 的一名广告主将 Google 告上法庭,理由是在他为选择 AdSense 广告服务的情况下, Google "强行"为他添加了这一服务。据悉, Google 一般的做法是用户未输入内容的情况就默认为购买。

这位原告将诉状提交到了加州圣荷赛的一个法庭。原告名叫大卫·阿尔梅达,是一个马萨诸塞州的私人侦探。不久前,他在 Google 的网站上购买搜索广告,当时他看到有一个 AdSense 广告的文本输入框,他并没有输入任何东西。这一选项标注为"可选",阿尔梅达认为,只要自己没有输入内容,就不会算是购买这一服务。

可是事实出乎了这位原告的意料。不久他的广告就出现在了其他非 Google 的网站上, Google 的系统同时开始从他的帐户中扣费。

这位原告指出, Google 强行修改了一般人对于空白输入的认识,并通过这一手段欺骗了广告客户的几亿美元资金。

阿尔梅达的律师说,调查表明,用户必须在这个输入框中输入"0",才能表示不愿意购买 Google 联盟网站的广告,保留空白的情况下, Google 自动认为客户购买了这一服务。
律师卡巴泰克说,许多落入这个"陷阱"的用户大多数是经验不足的广告主,常年购买广告的客户则知道这个输入框的含义。

Google 没有对这一官司发表评论。

值得一提的是,代理律师卡巴泰克不是一般人,2006年他曾经参加针对 Google 点击欺诈行为的集体诉讼,最后分享了一共9000万美元的和解赔偿金。另外,这位律师也曾帮助事主起诉过雅虎广告欺诈,并且获得了数百万美元的赔偿。

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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