comScore是如何工作的

comScore是一家领先的市场研究和互联网流量监测公司,通过强大的行为和调查分析,提供全球网络和移动领域的解决方案。本文详细介绍了comScore的技术手段,如在网站上部署特定tag和SDK,实现对搜索引擎活动的监测和分析。

经常看科技新闻提到comScore发布了搜索引擎的排名数据,比如Google占多少份额,Bing占多少,甚至于在这一个月里有多少用户使用Google做了搜索,待了多少时间,等等很多很细节的数据都能知道,comScore使用了什么先进的技术以至于能做到这一步呢?

先来了解一下comScore这个公司:

comScore是美国著名的市场研究公司,同时也是知名的互联网流量监测机构,通过行为和调查分析的强大结合,让客户更好地了解、利用并受益于快速发展的全球网络和移动领域。comScore可针对在线受众测评、电子商务、广告、搜索、视频和移动等领域提供解决方案,为超过1200多家组织提供了必要的分析情报,服务范围涵盖全球六大洲35个国家和地区。

1999年成立,2000年收购互联网流量监测公司PCData(已查不到关于该公司的信息),2007年在纳斯达克上市,2008年收购移动内容消费监测的M:Metrics,2010年收购web分析及视频测试解决方案供应商Nedstat,2011年收购广告分析公司AdXpose。

comScore的几个重要产品包括:

受众分析:

qSearchTM是专门监测搜索引擎的;

website的tag

<!-- Begin comScore Tag -->
<script>
  var _comscore = _comscore || [];
  _comscore.push({ c1: "2", c2: "16035561" });
  (function() {
    var s = document.createElement("script"), el = document.getElementsByTagName("script")[0]; s.async = true;
    s.src = (document.location.protocol == "https:" ? "https://sb" : "http://b") + ".scorecardresearch.com/beacon.js";
    el.parentNode.insertBefore(s, el);
  })();
</script>
<noscript>
  <img src="http://b.scorecardresearch.com/p?c1=2&c2=16035561&cv=2.0&cj=1" />
</noscript>
<!-- End comScore Tag -->

distributed content 的tag需要制定一个name好一个ID,生成的tag跟website的类似。Mobile Apps则需要相应的SDK来使用Tag,而不是简单的使用一段script。

 

 

  

转载于:https://www.cnblogs.com/whyandinside/archive/2013/02/18/2914557.html

### 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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