Methods, apparatus, systems, and articles of manufacture are disclosed to identify devices. An example apparatus to identify devices comprises at least one memory; machine readable instructions; and processor circuitry to at least one of instantiate or execute the machine readable instructions to: determine if a device identification repository includes a first device identifier included in a query; infer first device information for the first device identifier based on a second device identifier and second device information included in the device identification repository; and transmit the first device information in response to the query.
H04N 21/458 - Ordonnancement de contenu pour créer un flux personnalisé, p. ex. en combinant une publicité stockée localement avec un flux d'entréeOpérations de mise à jour, p. ex. pour modules de système d'exploitation
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
3.
METHODS AND APPARATUS TO ESTIMATE CARDINALITY OF USERS REPRESENTED IN ARBITRARILY DISTRIBUTED BLOOM FILTERS
Methods, apparatus, systems, and articles of manufacture to estimate cardinality of users represented in arbitrarily distributed bloom filter arrays are disclosed. A system includes a communication interface to: access a first Bloom filter array representative of first entries in a first database, the first entries allocated to ones of first elements in the first Bloom filter array based on a non-uniform distribution of outputs of a hash function applied to the first entries, and access a second Bloom filter array representative of second entries in a second database. The system also includes machine readable instructions to cause one or more processors to estimate a cardinality of a union of the first and second entries based on the non-uniform distribution of the outputs of the hash function.
Methods and apparatus are disclosed to determine a power state of a device. An example method includes determining respective counts for a plurality of measurements during a calibration period, the measurements indicative of an amount of power drawn by the device, determining a first threshold and a second threshold based on at least one of the counts, the first threshold determined using most frequently logged measurement values, the most frequently logged measurement values based on counts performed after expiration of the calibration period, comparing a measurement to the first threshold and to the second threshold, and outputting a positive indication when the measurement is within an acceptable difference range, the acceptable difference range based on the amount of power drawn by the device.
H04N 5/64 - Détails de structure des récepteurs, p. ex. ébénisterie ou housses
G01R 35/00 - Test ou étalonnage des appareils couverts par les autres groupes de la présente sous-classe
H04H 60/32 - Dispositions de contrôle des conditions des stations réceptrices, p. ex. un dysfonctionnement ou une panne de celles-ci
H04N 17/00 - Diagnostic, test ou mesure, ou leurs détails, pour les systèmes de télévision
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
5.
IDENTIFYING MULTIPLE DEVICES USED AND/OR WORN BY A PANELIST USING STEP DETECTIONS AND/OR COUNTS
In one example, a method is described. The method includes receiving a first number of steps over a period of time corresponding to a first portable people meter (“PPM”) associated with a first panelist of a household and receiving a second number of steps over the period of time corresponding to a second PPM associated with a second panelist of the household. The method includes comparing the first number of steps and the second number of steps over the period of time; determining that the first number of steps of the first PPM and the second number of steps of the second PPM vary less than a tolerance threshold; and based on the first number of steps of the first PPM and the second number of steps of the second PPM varying less than the tolerance threshold, determining that duplicate wear of the first PPM and the second PPM occurred.
G01C 22/00 - Mesure de la distance parcourue sur le sol par des véhicules, des personnes, des animaux ou autres corps solides en mouvement, p. ex. en utilisant des odomètres ou en utilisant des podomètres
6.
METHODS AND APPARATUS TO FACILITATE METER TO METER MATCHING FOR MEDIA IDENTIFICATION
Example methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed to facilitate meter to meter matching for media identification. Example apparatus disclosed herein include an unknown signature comparer, a stack counter, and a reference database updater. The unknown signature comparer is to select a candidate unknown signature segment meeting a threshold length from a set of unknown signature segments collected at a first audience measurement location, and compare individual signatures of the candidate unknown signature segment with a collection of unknown signature segments collected at a second audience measurement location. The stack counter is to count a number of times that the candidate unknown signature segment matches unknown signature segments in the collection, and identify the candidate unknown signature segment as a matched signature segment when the number of times meets a counter threshold. The reference database updater is to store the matched signature segment in a signature reference database.
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed to identify media. An example method includes: in response to a query, generating an adjusted sample media fingerprint by applying an adjustment to a sample media fingerprint; comparing the adjusted sample media fingerprint to a reference media fingerprint; and in response to the adjusted sample media fingerprint matching the reference media fingerprint, transmitting information associated with the reference media fingerprint and the adjustment.
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06F 16/68 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
Example methods, apparatus, systems and articles of manufacture (e.g., physical storage media) to detect an operational state (such as an on/off state) of a media device are disclosed herein. Disclosed example apparatus are to monitor for activity on a first bus of an (HDMI) port of the media device. Disclosed example apparatus are also to inject a message with a first address on the first bus in response to detection of no activity on the first bus for at least a threshold duration. Disclosed example apparatus are further to detect the operational state of the media device based on whether a response to the message is received on the first bus.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04N 21/4363 - Adaptation du flux vidéo à un réseau local spécifique, p. ex. un réseau Bluetooth®
9.
Generating a Video Presentation to Accompany Audio
Example methods and systems for generating a video presentation to accompany audio are described. The video presentation to accompany the audio track is generated from one or more video sequences. In some example embodiments, the video sequences are divided into video segments that correspond to discontinuities between frames. Video segments are concatenated to form a video presentation to which the audio track is added. In some example embodiments, only video segments having a duration equal to an integral number of beats of music in the audio track are used to form the video presentation. In these example embodiments, transitions between video segments in the video presentation that accompanies the audio track are aligned with the beats of the music.
G06F 16/783 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed to select reference sub-fingerprints for comparison to query sub-fingerprints based on a determination that a query sub-fingerprint is a match with a reference sub-fingerprint, generate a count vector that stores total counts of matches between the query sub-fingerprints and different subsets of the reference sub-fingerprints, each of the different subsets being aligned to the query sub-fingerprints at a different offset from a reference point, each of the different offsets being mapped by the count vector to a different total count, calculate a maximum count among the total counts, a median of the total counts, and a difference between the maximum count and the median of the total counts, and classify the reference sub-fingerprints as a match with the query sub-fingerprints based on the difference between the maximum count in the count vector and the median.
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06F 16/61 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
Disclosed examples access media impression data via one or more wireless communications, the media impression data including panel data obtained from a meter and impression information obtained after an access of media at a computing device; determine an audience deduplication based on the panel data; determine odds ratios for platform combinations based on the audience deduplication; determine posterior distributions for the media based on the odds ratios; perform a sequential odds ratio insertion technique based on the posterior distributions to determine unique audience sizes; align the unique audience sizes based on a constraint; and generate a report including the aligned unique audience sizes.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
G06F 18/2132 - Extraction de caractéristiques, p. ex. en transformant l'espace des caractéristiquesSynthétisationsMappages, p. ex. procédés de sous-espace basée sur des critères de discrimination, p. ex. l'analyse discriminante
G06F 18/2321 - Techniques non hiérarchiques en utilisant les statistiques ou l'optimisation des fonctions, p. ex. modélisation des fonctions de densité de probabilité
12.
METHODS, ARTICLES OF MANUFACTURE, AND APPARATUS TO EDIT TUNING DATA COLLECTED VIA AUTOMATED CONTENT RECOGNITION
Methods, apparatus, systems, and articles of manufacture are disclosed for editing tuning data collected via automated content recognition. Examples include determining whether a time conflict exists between first tuning data corresponding to a first tuning event and second tuning data corresponding to a second tuning event. Examples also include that, in response to determining that the time conflict exists, creating a third tuning event based on the first tuning data, the second tuning data, and one or more criteria. Examples also include that modifying at least one of the first tuning event or the second tuning event based on the third tuning event. Examples also include that crediting a media presentation by the presentation device based on edited tuning data, the edited tuning data including the first modified tuning event, the second modified tuning event, and the third tuning event.
H04N 21/44 - Traitement de flux élémentaires vidéo, p. ex. raccordement d'un clip vidéo récupéré d'un stockage local avec un flux vidéo en entrée ou rendu de scènes selon des graphes de scène du flux vidéo codé
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04N 21/4425 - Surveillance d'erreurs de traitement du client ou de défaillance matérielle
H04N 21/45 - Opérations de gestion réalisées par le client pour faciliter la réception de contenu ou l'interaction avec le contenu, ou pour l'administration des données liées à l'utilisateur final ou au dispositif client lui-même, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films ou résolution de conflits d'ordonnancement
13.
Unified Representation Learning of Media Features for Diverse Tasks
Methods and systems are disclosed for generating general feature vectors (GFVs), each simultaneously constructed for separate tasks of image reconstruction and fingerprint-based image discrimination. The computing system may include machine-learning-based components configured for extracting GFVs from images, signal processing for both transmission and reception and recovery of the extracted GFVs, generating reconstructed images from the recovered GFVs, and discriminating between fingerprints generated from the recovered GFVs and query fingerprints generated from query GFVs. A set of training images may be received at the computing system. In each of one or more training iterations over the set of training images, the components may be jointly trained with each training image of the set by minimizing a joint loss function computed as a sum of losses due to signal processing and recovery, image reconstruction, and fingerprint discrimination. The trained components may be configured for runtime implementation among one or more computing devices.
G06N 20/20 - Techniques d’ensemble en apprentissage automatique
G06F 18/214 - Génération de motifs d'entraînementProcédés de Bootstrapping, p. ex. ”bagging” ou ”boosting”
G06V 10/774 - Génération d'ensembles de motifs de formationTraitement des caractéristiques d’images ou de vidéos dans les espaces de caractéristiquesDispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p. ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]Séparation aveugle de source méthodes de Bootstrap, p. ex. "bagging” ou “boosting”
G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
G06V 20/40 - ScènesÉléments spécifiques à la scène dans le contenu vidéo
14.
METHODS AND APPARATUS TO FINGERPRINT AN AUDIO SIGNAL VIA NORMALIZATION
Methods, apparatus, systems, and articles of manufacture are disclosed to fingerprint audio via mean normalization. An example apparatus for audio fingerprinting includes a frequency range separator to transform an audio signal into a frequency domain, the transformed audio signal including a plurality of time-frequency bins including a first time-frequency bin, an audio characteristic determiner to determine a first characteristic of a first group of time-frequency bins of the plurality of time-frequency bins, the first group of time-frequency bins surrounding the first time-frequency bin and a signal normalizer to normalize the audio signal to thereby generate normalized energy values, the normalizing of the audio signal including normalizing the first time-frequency bin by the first characteristic. The example apparatus further includes a point selector to select one of the normalized energy values and a fingerprint generator to generate a fingerprint of the audio signal using the selected one of the normalized energy values.
G10L 19/02 - Techniques d'analyse ou de synthèse de la parole ou des signaux audio pour la réduction de la redondance, p. ex. dans les vocodeursCodage ou décodage de la parole ou des signaux audio utilisant les modèles source-filtre ou l’analyse psychoacoustique utilisant l'analyse spectrale, p. ex. vocodeurs à transformée ou vocodeurs à sous-bandes
G10L 25/18 - Techniques d'analyse de la parole ou de la voix qui ne se limitent pas à un seul des groupes caractérisées par le type de paramètres extraits les paramètres extraits étant l’information spectrale de chaque sous-bande
G10L 25/51 - Techniques d'analyse de la parole ou de la voix qui ne se limitent pas à un seul des groupes spécialement adaptées pour un usage particulier pour comparaison ou différentiation
15.
Methods and Apparatus to Improve Detection of Audio Signatures
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed to improve detection of audio signatures. An example apparatus includes at least one memory, instructions in the apparatus, and processor circuitry to execute the instructions to: determine a first time difference of arrival for a first audio sensor of a meter and a second audio sensor of the meter based on a first audio recording from the first audio sensor and a second audio recording from the second audio sensor; determine a second time difference of arrival for the first audio sensor and a third audio sensor of the meter based on the first audio recording and a third audio recording from the third audio sensor;
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed to improve detection of audio signatures. An example apparatus includes at least one memory, instructions in the apparatus, and processor circuitry to execute the instructions to: determine a first time difference of arrival for a first audio sensor of a meter and a second audio sensor of the meter based on a first audio recording from the first audio sensor and a second audio recording from the second audio sensor; determine a second time difference of arrival for the first audio sensor and a third audio sensor of the meter based on the first audio recording and a third audio recording from the third audio sensor;
determine a match by comparing the first time difference of arrival to i) a first virtual source time difference of arrival and ii) a second virtual source time difference of arrival; in response to determining that the first time difference of arrival matches the first virtual source time difference of arrival, identify a first virtual source location as the location of a media presentation device presenting media; and remove the second audio recording to reduce a computational burden on the processor.
G01S 5/22 - Position de source déterminée par coordination de plusieurs lignes de position définies par des mesures de différence de parcours
G01S 5/24 - Position d'un goniomètre unique obtenue par détermination de la direction de plusieurs sources espacées d'emplacement connu
H04R 1/40 - Dispositions pour obtenir la fréquence désirée ou les caractéristiques directionnelles pour obtenir la caractéristique directionnelle désirée uniquement en combinant plusieurs transducteurs identiques
Methods, apparatus, and systems are disclosed to generate media exposure maps of media environments. An example apparatus includes memory and processor circuitry to execute instructions to at least: group first locations into a first cluster and second locations into a second cluster, ones of the first locations and the second locations based on at least one of corresponding angle of arrival measurements or corresponding angle of departure measurements, determine a first duration corresponding to the first cluster and a second duration corresponding to the second cluster based on timestamps of the first locations and the second locations, and generate a map based on at least one of the first cluster or the second cluster in response to one of the first duration or the second duration meeting a threshold duration and corresponding to a monitored data, the map to represent an area of media exposure in a media presentation environment.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
17.
Engagement Measurement of Media Consumers Based on the Acoustic Environment
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture to measure engagement of media consumers based on acoustic environment are disclosed. Example apparatus disclosed herein are to identify media device audio data and ambient environment audio data from sensed audio data collected from an environment, and determine classification data for the media device audio data and the ambient environment audio data. Disclosed example apparatus are also to process the classification data with a machine learning model to calculate an engagement metric. Disclosed example apparatus are further to determine whether at least one individual is engaged with media in the environment based on the engagement metric.
G10L 25/51 - Techniques d'analyse de la parole ou de la voix qui ne se limitent pas à un seul des groupes spécialement adaptées pour un usage particulier pour comparaison ou différentiation
G10L 15/06 - Création de gabarits de référenceEntraînement des systèmes de reconnaissance de la parole, p. ex. adaptation aux caractéristiques de la voix du locuteur
A method includes receiving, by a computing system, an audio signal, where the audio signal defines a segment of media content over time. The method also includes establishing by the computing system, based on the received audio signal, a normalized query frequency-domain representation of the received audio signal. The method further includes matching, by the computing system, the normalized query frequency-domain representation of the received audio signal with a correspondingly normalized reference frequency-domain representation of a reference audio signal having an associated identity. The method additionally includes based on the matching, determining by the computing system that an identity of the received audio signal is the associated identity of the reference audio signal.
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed to determine audio quality. Example apparatus disclosed herein include an equalization (EQ) model query generator to generate a query to a neural network, the query including a representation of a sample of an audio signal. Example apparatus disclosed herein also include an EQ analyzer to access a plurality of equalization settings determined by the neural network based on the query; and compare the equalization settings to an equalization threshold to determine if the audio signal is to be removed from subsequent processing.
G10L 25/60 - Techniques d'analyse de la parole ou de la voix qui ne se limitent pas à un seul des groupes spécialement adaptées pour un usage particulier pour comparaison ou différentiation pour mesurer la qualité des signaux de voix
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
G10L 25/18 - Techniques d'analyse de la parole ou de la voix qui ne se limitent pas à un seul des groupes caractérisées par le type de paramètres extraits les paramètres extraits étant l’information spectrale de chaque sous-bande
G10L 25/30 - Techniques d'analyse de la parole ou de la voix qui ne se limitent pas à un seul des groupes caractérisées par la technique d’analyse utilisant des réseaux neuronaux
H04R 3/04 - Circuits pour transducteurs pour corriger la fréquence de réponse
20.
METHODS AND APPARATUS TO VALIDATE REFERENCE MEDIA ASSETS IN MEDIA IDENTIFICATION SYSTEM
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed to validate reference media assets in media identification systems. Example apparatus disclosed herein are to identify respective instances of media represented by corresponding candidate media resources to be verified, and cause the respective instances of media to be presented and monitored by corresponding ones of a plurality of virtual machines. Disclosed example apparatus are also to perform a comparison of a first one of the candidate media resources to a corresponding test media resource generated by a first one of the virtual machines that played and monitored a first one of the instances of media represented by the first one of the candidate media resources. Disclosed example apparatus are further to validate the first one of the candidate media resources based on the comparison.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04N 21/44 - Traitement de flux élémentaires vidéo, p. ex. raccordement d'un clip vidéo récupéré d'un stockage local avec un flux vidéo en entrée ou rendu de scènes selon des graphes de scène du flux vidéo codé
21.
SYSTEMS AND METHODS FOR ADAPTIVE ADJUSTMENT OF ADVERTISEMENT BOUNDARIES IN MEDIA
Example apparatus disclosed herein are to compare first monitored media signatures associated with an advertisement block to a plurality of sequences of monitored media signatures associated with a first time period; determine a start boundary and an end boundary of a first advertisement in the advertisement block based on the comparison of the first monitored media signatures and the plurality of sequences of monitored media signatures, the first advertisement associated with second monitored media signatures representative of a subset of the first monitored media signatures between the start boundary and the end boundary; generate an entry in an advertisement relationship graph for the second monitored media signatures, the entry to map second monitored media signatures to the first advertisement; and credit media exposure to the first advertisement based on the second monitored media signatures in the advertisement relationship graph.
H04N 21/24 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. surveillance de la charge du serveur, de la bande passante disponible ou des requêtes effectuées sur la voie montante
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
An example method includes accessing a network communication at a database proprietor server, the network communication including one or more audience measurement entity cookie identifiers associated with one or more audience measurement entity cookies, the one or more audience measurement entity cookies from an audience measurement entity server and stored in a client device; generating one or more cookie mappings of the audience measurement entity cookies to respective one or more database proprietor cookies, the one or more database proprietor cookies from the database proprietor server and stored in the client device; and causing transmission of one or more re-direct messages to cause the client device to send the one or more cookie mappings in a batch to the audience measurement entity server, a re-direct message of the one or more re-direct messages including a first database proprietor cookie identifier and a first audience measurement entity cookie identifier.
A clustering machine can cluster descriptive vectors in a balanced manner. The clustering machine calculates distances between pairs of descriptive vectors and generates clusters of vectors arranged in a hierarchy. The clustering machine determines centroid vectors of the clusters, such that each cluster is represented by its corresponding centroid vector. The clustering machine calculates a sum of inter-cluster vector distances between pairs of centroid vectors, as well as a sum of intra-cluster vector distances between pairs of vectors in the clusters. The clustering machine calculates multiple scores of the hierarchy by varying a scalar and calculating a separate score for each scalar. The calculation of each score is based on the two sums previously calculated for the hierarchy. The clustering machine may select or otherwise identify a balanced subset of the hierarchy by finding an extremum in the calculated scores.
Methods and apparatus to collect distributed user information for media impressions and search terms are disclosed. An example method includes accessing, from a media device, a first identifier and a search term at a first server, the first identifier corresponding to at least one of the media device or a user of the media device, the search term associated with a search request, generating a second identifier based on the first identifier, sending the second identifier and the search term from the first server to a data collection server to facilitate the data collection server to logging the search request, and receiving user information associated with the search request from a database proprietor based on the second identifier.
G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
H04L 9/32 - Dispositions pour les communications secrètes ou protégéesProtocoles réseaux de sécurité comprenant des moyens pour vérifier l'identité ou l'autorisation d'un utilisateur du système
H04L 65/00 - Dispositions, protocoles ou services dans les réseaux de communication de paquets de données pour prendre en charge les applications en temps réel
H04N 21/235 - Traitement de données additionnelles, p. ex. brouillage de données additionnelles ou traitement de descripteurs de contenu
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04N 21/658 - Transmission du client vers le serveur
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed for a broadcast profiling system. An example apparatus includes a memory storing instructions, and a processor configured to execute the instructions stored in the memory to compare a preference included in a user profile with a portion of a content station profile to determine whether the preference included in the user profile satisfies a threshold difference from the portion of the content station profile, in response to the threshold difference being satisfied, generate a station recommendation for a user associated with the user profile, and transmit an instruction to a device associated with the user, the instruction including the station recommendation, the instruction configured to cause a radio pre-set to be adjusted.
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06F 16/638 - Présentation des résultats des requêtes
26.
SYSTEMS, METHODS, AND APPARATUS TO IDENTIFY MEDIA DEVICES
Systems, methods, and apparatus to identify media devices are disclosed. An example network communications monitor includes network interface circuitry, computer readable instructions, and processor circuitry. The processor circuitry is to execute the computer readable instructions to detect, via the network interface circuitry, multiple network communications transmitted on a home network within the household, access panelist data that associates a panelist of the household with a panelist device of the panelist, determine, based on the panelist data, that one or more of the multiple network communications are associated with the panelist device, and cause storage of data identifying the one or more network communications in association with the panelist.
H04H 60/32 - Dispositions de contrôle des conditions des stations réceptrices, p. ex. un dysfonctionnement ou une panne de celles-ci
H04L 61/103 - Correspondance entre adresses de types différents à travers les couches réseau, p. ex. résolution d’adresse de la couche réseau dans la couche physique ou protocole de résolution d'adresse [ARP]
H04L 61/2514 - Traduction d'adresses de protocole Internet [IP] entre adresses IP locales et globales
H04L 61/5014 - Adresses de protocole Internet [IP] en utilisant le protocole de configuration dynamique de l'hôte [DHCP] ou le protocole d'amorçage [BOOTP]
27.
METHODS AND APPARATUS OF IDENTIFICATION OF STREAMING ACTIVITY AND SOURCE FOR CACHED MEDIA ON STREAMING DEVICES
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed for identification of streaming activity and source for cached media on streaming devices. An example system stores, in a content identification information library, first content identification information of a first media presentation, wherein the first media presentation is a streamed media presentation; inspects a network connection of a media streaming device for network activity associated with a second media presentation; determine, in response to an absence of the network activity, the second media presentation is a cached media presentation; infers a streaming source of the second media presentation by matching second content identification information of the second media presentation with the first content identification information of the first media presentation; and generates a second media credit for the second media presentation that includes an inferred streaming source identifier.
H04N 21/231 - Opération de stockage de contenu, p. ex. mise en mémoire cache de films pour stockage à court terme, réplication de données sur plusieurs serveurs, ou établissement de priorité des données pour l'effacement
H04L 65/61 - Diffusion en flux de paquets multimédias pour la prise en charge des services de diffusion par flux unidirectionnel, p. ex. radio sur Internet
H04L 67/568 - Stockage temporaire des données à un stade intermédiaire, p. ex. par mise en antémémoire
H04N 21/235 - Traitement de données additionnelles, p. ex. brouillage de données additionnelles ou traitement de descripteurs de contenu
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/432 - Opération de récupération de contenu d'un support de stockage local, p. ex. disque dur
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04N 21/61 - Structure physique de réseauTraitement de signal
H04N 21/658 - Transmission du client vers le serveur
28.
VEHICLE-BASED MEDIA SYSTEM WITH AUDIO AD AND VISUAL CONTENT SYNCHRONIZATION FEATURE
In one aspect, an example method to be performed by a vehicle-based media system includes (a) receiving audio content; (b) causing one or more speakers to output the received audio content; (c) using a microphone of the vehicle-based media system to capture the output audio content; (d) identifying reference audio content that has at least a threshold extent of similarity with the captured audio content; (e) identifying visual content based at least on the identified reference audio content; and (f) outputting, via a user interface of the vehicle-based media system, the identified visual content.
H04H 20/62 - Dispositions spécialement adaptées à des applications spécifiques, p. ex. aux informations sur le trafic ou aux récepteurs mobiles à la radiodiffusion locale, p. ex. la radiodiffusion en interne aux systèmes de transport, p. ex. dans les véhicules
G01C 21/36 - Dispositions d'entrée/sortie pour des calculateurs embarqués
G06Q 30/0207 - Remises ou incitations, p. ex. coupons ou rabais
H04R 3/12 - Circuits pour transducteurs pour distribuer des signaux à plusieurs haut-parleurs
H04W 4/02 - Services utilisant des informations de localisation
H04W 4/44 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour les véhicules, p. ex. communication véhicule-piétons pour la communication entre véhicules et infrastructures, p. ex. véhicule à nuage ou véhicule à domicile
29.
METHODS AND APPARATUS TO DETERMINE AUDIENCE SIZE BASED ON BIG DATA
Methods, apparatus, systems, and articles of manufacture are disclosed to optimize projection of big data beyond its footprint. An example apparatus includes memory, instructions, and processor circuitry to access panel audience sizes corresponding to subscribers of a media provider, a subset of the subscribers of the media provider, and corresponding to a media network determine a relative percent difference between the third panel audience size and the fourth panel audience size, when the relative percent absolute difference satisfies a first threshold, determine percentages of demographic groups represented in the panel audience sizes, determine differences associated with the demographic groups, and when at least one of the differences corresponding to at least one of the demographic groups satisfies a second threshold, determine the subscribers, the subset of the subscribers, and the at least one of the demographic groups as useable to determine an audience size of the media network.
H04N 21/45 - Opérations de gestion réalisées par le client pour faciliter la réception de contenu ou l'interaction avec le contenu, ou pour l'administration des données liées à l'utilisateur final ou au dispositif client lui-même, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films ou résolution de conflits d'ordonnancement
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
30.
Methods and Apparatus to Determine When a Smart Device is Out-Of-Tab
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture to determine whether a smart device is in-tab are disclosed. An example apparatus includes memory; instructions in the apparatus; and processor circuitry to execute the instructions to: provide smart television data from a smart television as an input to a model to generate an output, the smart television data being included in population data from a population of smart televisions; determine a tab status of the smart television based on the output; in response to the tab status of the smart television being out-of-tab, remove the smart television data from the population data; and credit media based on the population data.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04H 60/31 - Dispositions de contrôle de l'utilisation des services de radiodiffusion
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04H 60/45 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier les utilisateurs
H04N 21/658 - Transmission du client vers le serveur
31.
Predictive Measurement of End-User Activities at Specified Times
Methods and systems for determining if end-users are expected to be receiving transmissions from a multimedia network at a particular time. Data including end-user type, a multimedia network, a particular time slot of the repeating cycles, and a network reach descriptor may be received. End-users may be identified by end-user type. For each end-user, a probability of receiving transmissions from the multimedia network during time slots prior to the particular time slot may be determined, based on previous viewing activities. Each probability may be adjusted by an offset such that an average of the adjusted probabilities corresponds to the network reach descriptor. A determination may be made of whether or not each end-user is expected to have been receiving transmissions from the multimedia network at the particular time slot, based on the adjusted respective probability.
H04N 21/25 - Opérations de gestion réalisées par le serveur pour faciliter la distribution de contenu ou administrer des données liées aux utilisateurs finaux ou aux dispositifs clients, p. ex. authentification des utilisateurs finaux ou des dispositifs clients ou apprentissage des préférences des utilisateurs pour recommander des films
H04N 21/24 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. surveillance de la charge du serveur, de la bande passante disponible ou des requêtes effectuées sur la voie montante
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/262 - Ordonnancement de la distribution de contenus ou de données additionnelles, p. ex. envoi de données additionnelles en dehors des périodes de pointe, mise à jour de modules de logiciel, calcul de la fréquence de transmission de carrousel, retardement de la transmission de flux vidéo, génération de listes de reproduction
32.
OBTAINING ARTIST IMAGERY FROM VIDEO CONTENT USING FACIAL RECOGNITION
An example method may include receiving, at a computing device, a digital image associated with a particular media content program, the digital image containing one or more faces of particular people associated with the particular media content program. A computer-implemented automated face recognition program may be applied to the digital image to recognize, based on at least one feature vector from a prior-determined set of feature vectors, one or more of the particular people in the digital image, together with respective geometric coordinates for each of the one or more detected faces. At least a subset of the prior-determined set of feature vectors may be associated with a respective one of the particular people. The digital image together may be stored in non-transitory computer-readable memory, together with information assigning respective identities of the recognized particular people, and associating with each respective assigned identity geometric coordinates in the digital image.
G06V 40/16 - Visages humains, p. ex. parties du visage, croquis ou expressions
G06F 16/783 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06T 7/73 - Détermination de la position ou de l'orientation des objets ou des caméras utilisant des procédés basés sur les caractéristiques
A machine may be configured to generate one or more audio fingerprints of one or more segments of audio data. The machine may access audio data to be fingerprinted and divide the audio data into segments. For any given segment, the machine may generate a spectral representation from the segment; generate a vector from the spectral representation; generate an ordered set of permutations of the vector; generate an ordered set of numbers from the permutations of the vector; and generate a fingerprint of the segment of the audio data, which may be considered a sub-fingerprint of the audio data. In addition, the machine or a separate device may be configured to determine a likelihood that candidate audio data matches reference audio data.
A system for metering of audio exposure from a wireless personal listening device (WPLD) includes (i) the WPLD, configured to be worn by a person, to wirelessly receive an audio stream defining audio, and to play out audio of the received audio stream in real time to one or both ears of the person and (ii) a charging device configured to be coupled with the WPLD when the WPLD is not worn and configured to deliver energy to the WPLD to charge an energy supply of the WPLD. The system includes a processor in the WPLD or charging device, configured to establish audio signature data representing the audio played out by the WPLD. And the system is configured to respond to coupling of the WPLD with the charging device by at least reporting the established audio signature data to an external computing system for use to facilitate measuring media exposure.
G10L 19/008 - Codage ou décodage du signal audio multi-canal utilisant la corrélation inter-canaux pour réduire la redondance, p. ex. stéréo combinée, codage d’intensité ou matriçage
G10L 19/018 - Mise en place d’un filigrane audio, c.-à-d. insertion de données inaudibles dans le signal audio
35.
APPARATUS, ARTICLES OF MANUFACTURE, AND METHODS TO SELF-TEST WIRELESS NETWORKING DEVICES
Methods, apparatus, systems, and articles of manufacture are disclosed to perform a self-test of a wireless networking device. Examples disclosed herein include communication controller circuitry to cause the first WNIC to obtain a plurality of data packets from a second WNIC at a frequency. Examples herein further include signal strength determination circuitry to determine a received signal strength indicator (RSSI) value for an antenna of the first WNIC. Examples herein further include performance determination circuitry to increment a counter associated with the antenna when the RSSI value does not satisfy a first threshold and report an error associated with the antenna to a back office facility when the counter associated with the antenna does not satisfy a second threshold.
A system and method for attributing media-exposure to a particular media-delivery device, such as a media player, at a panelist site. An example system includes a first meter configured to detect media presentation by a media-presentation device at the panelist site, and a second meter configured to detect media transmission at the panelist site to the media-delivery device at the panelist site. Further, the example system includes program instructions stored in non-transitory data storage and executable by at least one processor to carry out operations including (i) correlating the detected media presentation at the panelist site with the detected media transmission at the panelist site to the media-delivery device at the panelist site and (ii) based on the correlating, associating the panelist media-exposure with the media-delivery device, such as by generating record indicating the association. This association may then be used as a basis to enhance audience ratings.
H04N 21/45 - Opérations de gestion réalisées par le client pour faciliter la réception de contenu ou l'interaction avec le contenu, ou pour l'administration des données liées à l'utilisateur final ou au dispositif client lui-même, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films ou résolution de conflits d'ordonnancement
H04N 21/658 - Transmission du client vers le serveur
37.
METHODS AND APPARATUS TO DETERMINE ENGAGEMENT LEVELS OF AUDIENCE MEMBERS
Methods and apparatus to determine engagement levels of audience members are disclosed. An example apparatus includes means for detecting whether an environment associated with a first device includes a second device with a display that is illuminated. The example apparatus also includes means for calculating an engagement of a user with respect to the first device based on a proximity between the user and the illuminated display.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04N 21/41 - Structure de clientStructure de périphérique de client
Example systems and methods of selection of video frames using a machine learning (ML) predictor program are disclosed. The ML predictor program may generate predicted cropping boundaries for any given input image. Training raw images associated with respective sets of training master images indicative of cropping characteristics for the training raw image may be input to the ML predictor, and the ML predictor program trained to predict cropping boundaries for raw image based on expected cropping boundaries associated training master images. At runtime, the trained ML predictor program may be applied to a sequence of video image frames to determine for each respective video image frame a respective score corresponding to a highest statistical confidence associated with one or more subsets of cropping boundaries predicted for the respective video image frame. Information indicative of the respective video image frame having the highest score may be stored or recorded.
G06V 10/25 - Détermination d’une région d’intérêt [ROI] ou d’un volume d’intérêt [VOI]
G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
G06F 18/214 - Génération de motifs d'entraînementProcédés de Bootstrapping, p. ex. ”bagging” ou ”boosting”
G06T 7/174 - DécoupageDétection de bords impliquant l'utilisation de plusieurs images
G06V 10/774 - Génération d'ensembles de motifs de formationTraitement des caractéristiques d’images ou de vidéos dans les espaces de caractéristiquesDispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p. ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]Séparation aveugle de source méthodes de Bootstrap, p. ex. "bagging” ou “boosting”
G06V 10/776 - ValidationÉvaluation des performances
G06V 20/40 - ScènesÉléments spécifiques à la scène dans le contenu vidéo
39.
METHODS AND APPARATUS TO DETERMINE PROBABILISTIC MEDIA VIEWING METRICS
Methods and apparatus to determine probabilistic media viewing metrics are disclosed herein. An example apparatus includes memory including machine reachable instructions; and processor circuitry to execute the instructions to calculate a first probability for respective ones of a plurality of panelists as having viewed media based on viewing data, the viewing data including incomplete viewing data for one or more of the panelists relative to the media; identify respective ones of a plurality of panelists as included in a demographic subgroup based on demographic data for the panelists; assign a sampling weight to the respective ones of the plurality of panelists based on the demographic data; and calculate a second probability of the demographic subgroup having viewed the media based on the first probabilities and the sampling weights for the respective ones of the plurality of panelists in the demographic subgroup.
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/25 - Opérations de gestion réalisées par le serveur pour faciliter la distribution de contenu ou administrer des données liées aux utilisateurs finaux ou aux dispositifs clients, p. ex. authentification des utilisateurs finaux ou des dispositifs clients ou apprentissage des préférences des utilisateurs pour recommander des films
40.
METHODS AND APPARATUS FOR ASSOCIATING MEDIA DEVICES WITH A DEMOGRAPHIC COMPOSITION OF A GEOGRAPHIC AREA
Example methods and apparatus for associating media devices with a demographic composition of a geographic area are disclosed. Disclosed example apparatus are to obtain a plurality of Internet Protocol addresses assigned to a media device associated with a panel member. Disclosed example apparatus are also to determine a most used Internet Protocol address from the plurality of Internet Protocol addresses, determine a geographic location corresponding to the most used Internet Protocol address, associate a geographic area with the media device in response to a determination that the geographic location corresponds to a location of an internet service provider, determine a demographic profile associated with the geographic area, and associate the demographic profile with the media device.
G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
G06Q 30/0201 - Modélisation du marchéAnalyse du marchéCollecte de données du marché
H04L 43/0811 - Surveillance ou test en fonction de métriques spécifiques, p. ex. la qualité du service [QoS], la consommation d’énergie ou les paramètres environnementaux en vérifiant la disponibilité en vérifiant la connectivité
H04L 61/5014 - Adresses de protocole Internet [IP] en utilisant le protocole de configuration dynamique de l'hôte [DHCP] ou le protocole d'amorçage [BOOTP]
Methods and systems for automated video segmentation are disclosed. A sequence of video frames having video segments of contextually-related sub-sequences may be received. Each frame may be labeled according to segment and segment class. A video graph may be constructed in which each node corresponds to a different frame, and each edge connects a different pair of nodes, and is associated with a time between video frames and a similarity metric of the connected frames. An artificial neural network (ANN) may be trained to predict both labels for the nodes and clusters of the nodes corresponding to predicted membership among the segments, using the video graph as input to the ANN, and ground-truth clusters of ground-truth labeled nodes. The ANN may be further trained to predict segment classes of the predicted clusters, using the segment classes as ground truths. The trained ANN may be configured for application runtime video sequences.
Techniques of content unification are disclosed. In some example embodiments, a computer-implemented method comprises: determining clusters based a comparison of a plurality of audio content using a first matching criteria, each cluster of the plurality of clusters comprising at least two audio content from the plurality of audio content; for each cluster of the plurality of clusters, determining a representative audio content for the cluster from the at least two audio content of the cluster; loading the corresponding representative audio content of each cluster into an index; matching the query audio content to one of the representative audio contents using a first matching criteria; determining the corresponding cluster of the matched representative audio content; and identifying a match between the query audio content and at least one of the audio content of the cluster of the matched representative audio content based on a comparison using a second matching criteria.
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06F 16/61 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
43.
METHODS, SYSTEMS, APPARATUS, AND ARTICLES OF MANUFACTURE TO PERFORM TIME ALIGNMENT FOR WATERMARKS
Methods, apparatus, systems, and articles of manufacture are disclosed to perform time alignment for watermarks. An example apparatus adjusts a power value of an element of a template based on respective average magnitudes and respective tonality ratios corresponding to a plurality of frequency representations of a media signal, the media signal to be encoded with at least one watermark, the element corresponding to one of the plurality of frequency representations. Additionally, the example apparatus computes an alignment of the template to the media signal based on respective power values of elements of the template, the template corresponding to a type of the at least one watermark. The example apparatus also encodes the media signal with the at least one watermark according to the alignment.
In one aspect, an example method includes (i) while a media playback device of a vehicle is playing back content received on a first channel, sending, by the media playback device to a server, a preview request, the preview request identifying a second channel that is different from the first channel; (ii) receiving, by the media playback device from the server, a response to the preview request, the response including identifying information corresponding to content being provided on the second channel; and (iii) while the media playback device is playing back the content received on the first channel, providing, by the media playback device for display, at least a portion of the identifying information corresponding to content being provided on the second channel.
H04N 21/44 - Traitement de flux élémentaires vidéo, p. ex. raccordement d'un clip vidéo récupéré d'un stockage local avec un flux vidéo en entrée ou rendu de scènes selon des graphes de scène du flux vidéo codé
H04N 21/2387 - Traitement de flux en réponse à une requête de reproduction par un utilisateur final, p. ex. pour la lecture à vitesse variable ("trick play")
H04N 21/278 - Base de données de descripteurs de contenu ou service de répertoire pour accès par les utilisateurs finaux
H04N 21/439 - Traitement de flux audio élémentaires
H04N 21/45 - Opérations de gestion réalisées par le client pour faciliter la réception de contenu ou l'interaction avec le contenu, ou pour l'administration des données liées à l'utilisateur final ou au dispositif client lui-même, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films ou résolution de conflits d'ordonnancement
H04N 21/472 - Interface pour utilisateurs finaux pour la requête de contenu, de données additionnelles ou de servicesInterface pour utilisateurs finaux pour l'interaction avec le contenu, p. ex. pour la réservation de contenu ou la mise en place de rappels, pour la requête de notification d'événement ou pour la transformation de contenus affichés
Methods and apparatus to correct errors in measuring audiences of over-the-top media are disclosed. In some examples, the methods and apparatus identify a first set of data from a first data source, the first set of data different from a second set of data from a second data source. In some examples, the methods and apparatus generate a third set of data based on the second set of data from the second data source. In some examples, the methods and apparatus generate a model based on a difference between the first set of data and the third set of data. In some examples, the methods and apparatus apply the model to the first set. In some examples, the methods and apparatus assign viewership to an impression associated with the first set of data by imputing viewership associated with the second set of data to the first set of data.
G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
H04N 21/25 - Opérations de gestion réalisées par le serveur pour faciliter la distribution de contenu ou administrer des données liées aux utilisateurs finaux ou aux dispositifs clients, p. ex. authentification des utilisateurs finaux ou des dispositifs clients ou apprentissage des préférences des utilisateurs pour recommander des films
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04N 21/45 - Opérations de gestion réalisées par le client pour faciliter la réception de contenu ou l'interaction avec le contenu, ou pour l'administration des données liées à l'utilisateur final ou au dispositif client lui-même, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films ou résolution de conflits d'ordonnancement
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed that collect media metrics on computing devices. An example apparatus includes at least one memory, instructions in the apparatus, and processor circuitry to execute the instructions to determine a permission level of a meter and, in response to the determination, request a permission to access media data of an application programming interface (API), in response to determining a media session notification is available as indicated by the API, package media session data associated with the media session notification, the media session data extracted from metadata of the media session notification, obtain foreground information; and generate a package of metrics, the package of metrics including the packaged media session data and the foreground information.
A user of a network-based system may correspond to a user profile that describes the user. The user profile may describe the user using one or more descriptors of items that correspond to the user (e.g., items owned by the user, items liked by the user, or items rated by the user). In some situations, such a user profile may be characterized as a “taste profile” that describes an array or distribution of one or more tastes, preferences, or habits of the user. Accordingly, the user profile machine within the network-based system may generate the user profile by accessing descriptors of items that correspond to the user, clustering one or more of the descriptors, and generating the user profile based on one or more clusters of the descriptors.
G06F 16/9535 - Adaptation de la recherche basée sur les profils des utilisateurs et la personnalisation
G06F 16/635 - Filtrage basé sur des données supplémentaires, p. ex. sur des profils d'utilisateurs ou de groupes
G06F 16/68 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
48.
METHODS AND APPARATUS TO PERFORM AUDIO WATERMARKING AND WATERMARK DETECTION AND EXTRACTION
Methods and apparatus to audio watermarking and watermark detection and extracted are described herein. An example method includes receiving a media content signal, sampling the media content signal to generate samples, storing the samples in a buffer, determining a first sequence of samples in the buffer, determining a second sequence of samples in the buffer, wherein the second sequence of samples is of substantially equal length as the first sequence of samples, calculating an average of the first sequence of samples and the second sequence of samples to generate an average sequence of samples, extracting an identifier from the average sequence of samples, and storing the identifier in a tangible memory.
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G11B 20/10 - Enregistrement ou reproduction numériques
H04H 20/31 - Dispositions de radiodiffusion simultanée de plusieurs informations par un canal unique au moyen de signaux intra bande, p. ex. un signal infra sonore ou un signal de repérage
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04H 60/58 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou audio
An example apparatus includes an advertisement determiner to identify a first plurality of respondents that received an addressable advertisement and a second plurality of respondents that received a linear advertisement based on combined program tuning data and reference advertisement data; a calculator to calculate a first average commercial minute rating for the addressable advertisement based on first duration weighted impressions associated with the first plurality of respondents and a second average commercial minute rating for the linear advertisement based on second duration weighted impressions associated with the second plurality of respondents; and a communication interface to transmit the first average commercial minute rating and the second average commercial minute rating for crediting the addressable advertisement and the linear advertisement with audience viewership metrics.
To extract an identifier value from a watermark in media content, a system initially determines the identifier by determining symbol values based on an evaluation of tone strength of each of multiple symbol time segments of the watermark. Further, the system assigns a quality level to the watermark, based on a count of errors in the determined symbol values in view of one or more watermark-structure rules. Still further, if the quality level is threshold low, then the system engages in an error correction process that takes into account, for each symbol time segment whose symbol value may be erroneous, whether that symbol time segment has a threshold strong tone combination that matches the tone combination of a corresponding symbol time segment in a verified watermark. And if the error correction process is successful, the system replaces the determined identifier value with the identifier value of the verified watermark.
Methods, apparatus, systems, and articles of manufacture are disclosed that utilize screen capture to identify media. Example meter devices disclosed herein are to, in response to determining a media device is powered on, monitor a media device to detect audio output by the media device. Disclosed example meter devices are also to, in response to audio not being detected for a period of time, instruct an image capture device to capture image data representative of a media presentation by the media device. Disclosed example meter devices are also to instruct the image capture device to stop capturing the image data in response to detection of audio output by the media device. Disclosed example meter devices are also to determine, based on whether the image data corresponds to a menu presentation by the media device, whether to transmit the image data to a central facility for media identification.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04N 21/439 - Traitement de flux audio élémentaires
H04N 21/44 - Traitement de flux élémentaires vidéo, p. ex. raccordement d'un clip vidéo récupéré d'un stockage local avec un flux vidéo en entrée ou rendu de scènes selon des graphes de scène du flux vidéo codé
52.
PROBABILISTIC MODELING FOR ANONYMIZED DATA INTEGRATION AND BAYESIAN SURVEY MEASUREMENT OF SPARSE AND WEAKLY-LABELED DATASETS
An example apparatus includes processor circuitry to: access first input data from meters, the meters to monitor media devices associated with a plurality of panelists, the first input data including media source data and panel data; reduce a dimensionality of the first input data to generate second input data of reduced dimensionality relative to the first input data, the dimensionality of the first input data to be reduced based on a prior probability of an audience rating associated with the plurality of panelists and an approximation of a dependency of the audience rating on at least one of the media source data and the panel data; and decode the second input data of reduced dimensionality to output a probability model parameter for a multivariate probability model, the multivariate probability model having dimensions corresponding to the first input data, the multivariate probability model to label census data.
Methods and systems for automated construction of an anonymized facial recognition library are disclosed. A camera of a client device may capture a first plurality of images of faces of members of a panel of viewers of media content presented on a content presentation device collocated with the client device during viewing sessions. A first machine learning (ML) model may be applied to the first plurality to generate a second plurality of feature vectors, each associated with a different one of the images. One or more clusters of feature vectors of the second plurality may be computationally determined within a vector space of the feature vectors. A respective centroid feature vector may be determined for each respective cluster, and assigned a unique ID. A respective association between each cluster ID and a respective name ID may be determined based on panel-member information received at the client device.
G06V 10/762 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant le regroupement, p. ex. de visages similaires sur les réseaux sociaux
G06F 21/62 - Protection de l’accès à des données via une plate-forme, p. ex. par clés ou règles de contrôle de l’accès
Example methods, apparatus, systems and articles of manufacture to implement an addressable measurement framework are disclosed. Example apparatus disclosed herein perform a common homes analysis of provider data and panel data to determine a coverage footprint associated with the provider data, the provider data including at least one of return path data reported by a plurality of set-top boxes or automatic content recognition data reported by a plurality of smart media devices, and the panel data reported by media device meters. Disclosed example apparatus also weight a portion of the provider data based on the common homes analysis, weight a portion of the panel data based on the common homes analysis, and calculate an addressable advertisement rating based on the weighted portion of the provider data and the weighted portion of the panel data.
H04N 21/44 - Traitement de flux élémentaires vidéo, p. ex. raccordement d'un clip vidéo récupéré d'un stockage local avec un flux vidéo en entrée ou rendu de scènes selon des graphes de scène du flux vidéo codé
H04N 21/433 - Opération de stockage de contenu, p. ex. opération de stockage en réponse à une requête de pause ou opérations de cache
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04N 21/45 - Opérations de gestion réalisées par le client pour faciliter la réception de contenu ou l'interaction avec le contenu, ou pour l'administration des données liées à l'utilisateur final ou au dispositif client lui-même, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films ou résolution de conflits d'ordonnancement
H04N 21/4722 - Interface pour utilisateurs finaux pour la requête de contenu, de données additionnelles ou de servicesInterface pour utilisateurs finaux pour l'interaction avec le contenu, p. ex. pour la réservation de contenu ou la mise en place de rappels, pour la requête de notification d'événement ou pour la transformation de contenus affichés pour la requête de données additionnelles associées au contenu
55.
ASSIGNING SYNTHETIC RESPONDENTS TO GEOGRAPHIC LOCATIONS FOR AUDIENCE MEASUREMENT
Example methods, apparatus, systems and articles of manufacture (e.g., physical storage media) to assign respondents to geographic locations for audience measurement are disclosed. Example apparatus disclosed herein are to determine a set of constraints based on aggregate values of demographic features associated with respective ones of the geographic locations. Disclosed example apparatus are also to construct a model to return probabilities that respective ones the respondents are associated with the respective ones of the geographic locations, the model to have a set of parameters, respective ones of the parameters to be associated with respective ones of the constraints. Disclosed example apparatus are further to evaluate the model based on values of the set of parameters and values of the demographic features for a first one of the respondents to determine a set of probabilities that the first respondent is to be assigned to respective ones of the geographic locations.
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/25 - Opérations de gestion réalisées par le serveur pour faciliter la distribution de contenu ou administrer des données liées aux utilisateurs finaux ou aux dispositifs clients, p. ex. authentification des utilisateurs finaux ou des dispositifs clients ou apprentissage des préférences des utilisateurs pour recommander des films
H04N 21/2668 - Création d'un canal pour un groupe dédié d'utilisateurs finaux, p. ex. en insérant des publicités ciblées dans un flux vidéo en fonction des profils des utilisateurs finaux
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
56.
METHODS AND APPARATUS TO ESTIMATE DEDUPLICATED TOTAL AUDIENCES IN CROSS-PLATFORM MEDIA CAMPAIGNS
Disclosed examples determine a duplicated audience size representative of panelists exposed to television media and digital media; determine a panel duplication reach based on the duplicated audience size and a panelist population; determine a did-not-view reach based on a television audience size, a digital audience size, the duplicated audience size, and the panelist population; obtain an overlap multiplier as a ratio of (1) a product of the panel duplication reach and the did-not-view reach and (2) a product of a television panel reach and a digital panel reach; determine a duplication factor for a media item based on a television audience reach, a digital audience reach, and the overlap multiplier; and determine a total audience for the media item based on the television audience reach, the digital audience reach, and the duplication factor.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
G06F 16/215 - Amélioration de la qualité des donnéesNettoyage des données, p. ex. déduplication, suppression des entrées non valides ou correction des erreurs typographiques
G06Q 30/0201 - Modélisation du marchéAnalyse du marchéCollecte de données du marché
G06Q 30/0242 - Détermination de l’efficacité des publicités
H04H 60/31 - Dispositions de contrôle de l'utilisation des services de radiodiffusion
H04H 60/66 - Dispositions pour des services utilisant les résultats du contrôle, de l'identification ou de la reconnaissance, couverts par les groupes ou pour utiliser les résultats côté distributeurs
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
Methods, apparatus, systems, and articles of manufacture are disclosed for adjusting a tuning event. Examples disclosed herein include determining an initial adjustment factor for a group of stations and a combination of metadata categories associated with panel data and census data. Examples disclosed herein further include determining a final adjustment factor for the group of stations based on the initial adjustment factor and a bias correction factor. Example disclosed herein further include adjusting weighted minutes of the tuning event based on the final adjustment factor, the tuning event corresponding to the group of stations and the combination of metadata categories, the adjusted tuning event to be credited to media.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
58.
METHODS AND APPARATUS TO DETERMINE AN AUDIENCE COMPOSITION BASED ON VOICE RECOGNITION, THERMAL IMAGING, AND FACIAL RECOGNITION
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed. An example apparatus includes an audio detector to determine a first audience count based on signatures of audio data captured in the media environment, a thermal image detector to determine a heat blob count based on a frame of thermal image data captured in the media environment, and an audience image detector to identify at least one audience member based on a comparison of a frame of audience image data with a library of reference audience images, the audience image detector to perform he comparison in response to the first audience count not matching the heat blob count.
G06V 40/10 - Corps d’êtres humains ou d’animaux, p. ex. occupants de véhicules automobiles ou piétonsParties du corps, p. ex. mains
G06V 10/75 - Organisation de procédés de l’appariement, p. ex. comparaisons simultanées ou séquentielles des caractéristiques d’images ou de vidéosApproches-approximative-fine, p. ex. approches multi-échellesAppariement de motifs d’image ou de vidéoMesures de proximité dans les espaces de caractéristiques utilisant l’analyse de contexteSélection des dictionnaires
G10L 25/51 - Techniques d'analyse de la parole ou de la voix qui ne se limitent pas à un seul des groupes spécialement adaptées pour un usage particulier pour comparaison ou différentiation
G10L 25/78 - Détection de la présence ou de l’absence de signaux de voix
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
59.
Method and System for Generating Podcast Metadata to Facilitate Searching and Recommendation
A method and system for computer-based generation of podcast metadata, to facilitate operations such as searching for and recommending podcasts based on the generated metadata. In an example method, a computing system obtains a text representation of a podcast episode and obtains person data defining a list of person names such as celebrity names. The computing system then correlates the person data with the text representation, to find a match between a listed person name a text string in the text representation. Further, the computing system predicts a named-entity span in the text representation and determines that the predicted named-entity span matches a location of the text string in the text representation of the podcast episode, and based on this determination, the computing system generates and outputs metadata that associates the person name with the podcast episode.
G06F 16/383 - Recherche caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06F 16/335 - Filtrage basé sur des données supplémentaires, p. ex. sur des profils d’utilisateurs ou de groupes
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06F 16/783 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06F 30/27 - Optimisation, vérification ou simulation de l’objet conçu utilisant l’apprentissage automatique, p. ex. l’intelligence artificielle, les réseaux neuronaux, les machines à support de vecteur [MSV] ou l’apprentissage d’un modèle
G06F 40/00 - Maniement de données en langage naturel
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed. An example apparatus includes a controller to cause a people meter to emit a prompt for input of audience identification information at a first time and determine a first audience count based on the input, an audio detector to determine a second audience count based on signatures generated from audio data captured in the media environment, and a comparator to cause the people meter to not emit the prompt for at least a first time period after the first time when the first audience count is equal to the second audience count.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
G10L 15/20 - Techniques de reconnaissance de la parole spécialement adaptées de par leur robustesse contre les perturbations environnantes, p. ex. en milieu bruyant ou reconnaissance de la parole émise dans une situation de stress
G10L 15/32 - Reconnaisseurs multiples utilisés en séquence ou en parallèleSystèmes de combinaison de score à cet effet, p. ex. systèmes de vote
H04N 21/422 - Périphériques d'entrée uniquement, p. ex. système de positionnement global [GPS]
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed for source classification using HDMI audio metadata. An example apparatus includes a metadata extractor to extract values of audio encoding parameters from HDMI metadata obtained from a monitored HDMI port of a media device, the HDMI metadata corresponding to media being output from the monitored HDMI port; map the extracted values of the audio encoding parameters to a first unique encoding class (UEC) in a set of defined UECs, different ones of the set of defined UECs corresponding to different combinations of possible values of the audio encoding parameters capable of being included in the HDMI metadata; and identify a media source corresponding to the media output from the HDMI port based on one or more possible media sources mapped to the first UEC.
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G10L 25/30 - Techniques d'analyse de la parole ou de la voix qui ne se limitent pas à un seul des groupes caractérisées par la technique d’analyse utilisant des réseaux neuronaux
G10L 25/57 - Techniques d'analyse de la parole ou de la voix qui ne se limitent pas à un seul des groupes spécialement adaptées pour un usage particulier pour comparaison ou différentiation pour le traitement des signaux vidéo
G11B 20/00 - Traitement du signal, non spécifique du procédé d'enregistrement ou de reproductionCircuits correspondants
H03M 7/30 - CompressionExpansionÉlimination de données inutiles, p. ex. réduction de redondance
H03M 7/42 - Conversion en, ou à partir de codes de longueur variable, p. ex. code Shannon-Fano, code Huffman, code Morse utilisant une table pour le procédé de codage ou de décodage, p. ex. utilisant une mémoire morte
62.
MACHINE-CONTROL OF A DEVICE BASED ON MACHINE-DETECTED TRANSITIONS
Apparatus, methods, and systems that operate to provide interactive streaming content identification and processing are disclosed. An example apparatus includes a classifier to determine an audio characteristic value representative of an audio characteristic in audio; a transition detector to detect a transition between a first category and a second category by comparing the audio characteristic value to a threshold value among a set of threshold values, the set of threshold values corresponding to the first category and the second category; and a context manager to control a device to switch from a first fingerprinting algorithm to a second fingerprinting algorithm different than the first fingerprinting algorithm, responsive to the detected transition between the first category and the second category.
G10H 1/00 - Éléments d'instruments de musique électrophoniques
H04L 65/612 - Diffusion en flux de paquets multimédias pour la prise en charge des services de diffusion par flux unidirectionnel, p. ex. radio sur Internet pour monodiffusion [unicast]
H04M 1/72454 - Interfaces utilisateur spécialement adaptées aux téléphones sans fil ou mobiles avec des moyens permettant d’adapter la fonctionnalité du dispositif dans des circonstances spécifiques en tenant compte des contraintes imposées par le contexte ou par l’environnement
H04N 21/414 - Plate-formes spécialisées de client, p. ex. récepteur au sein d'une voiture ou intégré dans un appareil mobile
H04N 21/422 - Périphériques d'entrée uniquement, p. ex. système de positionnement global [GPS]
H04N 21/439 - Traitement de flux audio élémentaires
H04N 21/44 - Traitement de flux élémentaires vidéo, p. ex. raccordement d'un clip vidéo récupéré d'un stockage local avec un flux vidéo en entrée ou rendu de scènes selon des graphes de scène du flux vidéo codé
Methods and apparatus for audio identification during a performance are disclosed herein. An example apparatus includes at least one memory and at least one processor to transform a segment of audio into a log-frequency spectrogram based on a constant Q transform using a logarithmic frequency resolution, transform the log-frequency spectrogram into a binary image, each pixel of the binary image corresponding to a time frame and frequency channel pair, each frequency channel representing a corresponding quarter tone frequency channel in a range from C3-C8, generate a matrix product of the binary image and a plurality of reference fingerprints, normalize the matrix product to form a similarity matrix, select an alignment of a line in the similarity matrix that intersects one or more bins in the similarity matrix with the largest calculated Hamming similarities, and select a reference fingerprint based on the alignment.
G06F 16/683 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement utilisant des métadonnées provenant automatiquement du contenu
G06F 18/231 - Techniques hiérarchiques, c.-à-d. la division ou la fusion d'ensembles de manière à obtenir un dendrogramme
G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
G10L 25/18 - Techniques d'analyse de la parole ou de la voix qui ne se limitent pas à un seul des groupes caractérisées par le type de paramètres extraits les paramètres extraits étant l’information spectrale de chaque sous-bande
G10L 25/51 - Techniques d'analyse de la parole ou de la voix qui ne se limitent pas à un seul des groupes spécialement adaptées pour un usage particulier pour comparaison ou différentiation
64.
METHODS AND APPARATUS FOR DYNAMIC MEDIA INSERTION BASED ON STREAMING METER DATA
Methods, apparatus, systems, and articles of manufacture are disclosed to perform dynamic media insertion based on streaming meter data. An example apparatus includes meter data management circuitry to obtain, via a network, streaming meter data from a plurality of streaming meter devices, the streaming meter data including streaming sessions detected by the plurality of streaming meter devices, meter data processor circuitry to identify active streaming sessions based on the streaming meter data, trend analyzer circuitry to generate a viewing trend indicator based on the active streaming sessions, and trend reporter circuitry to transmit the viewing trend indicator via a network.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04N 21/24 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. surveillance de la charge du serveur, de la bande passante disponible ou des requêtes effectuées sur la voie montante
65.
METHODS AND APPARATUS TO DETERMINE A FREQUENCY DISTRIBUTION FOR DATA IN A DATABASE
Disclosed examples access data from a database, the data stored across multiple registers of the database; determine (a) a maximum rank for each of the multiple registers and (b) a maximum rank count for each of the multiple registers; determine a frequency distribution based on the maximum ranks and the maximum rank counts; and generate a report including at least one of the frequency distribution, the maximum ranks, or the maximum rank counts.
Disclosed example audience measurement apparatus determine a first audience metric based on set-top box return path tuning data obtained from set-top boxes located in a first geographic area; determine a second audience metric from a portion of audience measurement data corresponding to a second geographic area, the portion of the audience measurement data associated with monitored sites in the second geographic area having second set-top box characteristics that correspond with first set-top box characteristics of the set-top boxes located in the first geographic area; determine ratios of (i) respective first audience metrics determined for respective demographic stratifications to (ii) corresponding second audience metrics determined for the respective demographic stratifications; and combine the ratios after multiplication with third audience metrics determined, for the respective demographic stratifications, from the audience measurement data to determine an audience exposure metric that estimates exposure to media in the first geographic area.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04H 60/31 - Dispositions de contrôle de l'utilisation des services de radiodiffusion
H04H 60/51 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier les sites des stations réceptrices
H04H 60/66 - Dispositions pour des services utilisant les résultats du contrôle, de l'identification ou de la reconnaissance, couverts par les groupes ou pour utiliser les résultats côté distributeurs
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/41 - Structure de clientStructure de périphérique de client
H04N 21/438 - Interfaçage de la voie descendante du réseau de transmission provenant d'un serveur, p. ex. récupération de paquets du flux vidéo codé d'un réseau IP
H04N 21/45 - Opérations de gestion réalisées par le client pour faciliter la réception de contenu ou l'interaction avec le contenu, ou pour l'administration des données liées à l'utilisateur final ou au dispositif client lui-même, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films ou résolution de conflits d'ordonnancement
67.
SYSTEMS AND METHODS FOR BEHAVIOURAL AND CONTEXTUAL DATA ANALYTICS
System and method for behavioral and contextual data analytics are disclosed. An example computer system to process observational data received from a wireless device includes a memory including machine readable instructions and a processor to execute the instructions to: process the observational data to identify temporally adjacent applications to generate usage metric data, the observational data including application usage data; build a behavior model based on the identified temporally adjacent applications, the behavior model to describe user behavior associated with the wireless device; and apply the behavior model to predict a usage duration of a second application in response to usage of a first application.
G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
G06F 9/455 - ÉmulationInterprétationSimulation de logiciel, p. ex. virtualisation ou émulation des moteurs d’exécution d’applications ou de systèmes d’exploitation
G06F 16/26 - Exploration de données visuellesNavigation dans des données structurées
G06F 16/9535 - Adaptation de la recherche basée sur les profils des utilisateurs et la personnalisation
G06Q 10/0637 - Gestion ou analyse stratégiques, p. ex. définition d’un objectif ou d’une cible pour une organisationPlanification des actions en fonction des objectifsAnalyse ou évaluation de l’efficacité des objectifs
H04L 41/147 - Analyse ou conception de réseau pour prédire le comportement du réseau
68.
METHODS AND APPARATUS TO DETECT USER ATTENTIVENESS TO HANDHELD COMPUTING DEVICES
Methods and apparatus to detect user attentiveness to portable devices are disclosed. An example portable device includes memory, computer readable instructions, and processor circuitry to execute the computer readable instructions to at least download an exposure measurement application from a first server via a network, and execute the exposure measurement application to detect at least one of a first orientation change of the portable device or a first position change between the portable device and a user, compare the at least one of the first orientation change or the first position change to a plurality of spatial condition change combinations associated with respective likelihoods indicative of user attentiveness related to the portable device to determine user attentiveness data associated with a presentation on the portable device, and cause the user attentiveness data to be transmitted via the network.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
G06Q 30/0272 - Période d’exposition à la publicité
H04H 60/32 - Dispositions de contrôle des conditions des stations réceptrices, p. ex. un dysfonctionnement ou une panne de celles-ci
H04H 60/33 - Dispositions de contrôle du comportement ou des opinions des utilisateurs
H04N 21/41 - Structure de clientStructure de périphérique de client
H04N 21/61 - Structure physique de réseauTraitement de signal
69.
Methods and Systems for Scoreboard Region Detection
A computing system automatically detects, in a sequence of video frames, a video frame region that depicts a scoreboard. The video frames of the sequence depict image elements including (i) scoreboard image elements that are unchanging across the video frames of the sequence and (ii) other image elements that change across the video frames of the sequence. Given this, the computing system (a) receives the sequence, (b) engages in an edge-detection process to detect, in the video frames of the sequence, a set of edges of the depicted image elements, (c) identifies a subset of the detected set of edges based on each edge of the subset being unchanging across the video frames of the sequence, and (d) detects, based on the edges of the identified subset, the video frame region that depicts the scoreboard.
G06V 10/44 - Extraction de caractéristiques locales par analyse des parties du motif, p. ex. par détection d’arêtes, de contours, de boucles, d’angles, de barres ou d’intersectionsAnalyse de connectivité, p. ex. de composantes connectées
G06V 10/75 - Organisation de procédés de l’appariement, p. ex. comparaisons simultanées ou séquentielles des caractéristiques d’images ou de vidéosApproches-approximative-fine, p. ex. approches multi-échellesAppariement de motifs d’image ou de vidéoMesures de proximité dans les espaces de caractéristiques utilisant l’analyse de contexteSélection des dictionnaires
G06V 20/40 - ScènesÉléments spécifiques à la scène dans le contenu vidéo
G06V 20/62 - Texte, p. ex. plaques d’immatriculation, textes superposés ou légendes des images de télévision
Methods, apparatus, systems, and articles of manufacture are disclosed to estimate population reach from marginals. An example apparatus includes memory including computer readable instructions; and a processor to execute the instructions to: iteratively converge on an output estimate of a pseudo universe estimate of a recorded audience of first media based on (A) a recorded reach for the recorded audience of the first media and (B) first marginal ratings for the recorded audience of the first media; determine a panel representation value based on the pseudo universe estimate of the recorded audience of the first media; and iteratively converge on an output estimate of a final reach of second media for a population audience based on the panel representation value and second marginal ratings for the population audience of the second media.
In one example, a method is described. The method includes: obtaining network traffic data characterizing network activity of devices coupled to a network at a media exposure measurement location, processing the network traffic data to generate, for each of multiple devices: activity parameters, each characterizing a network activity of the device, processing the activity parameters using an IoT classification model that includes a decision tree having: (i) multiple internal nodes, each internal node associated with an activity parameter threshold, and (ii) multiple leaf nodes, each leaf node associated with either the IoT device type or the other device type, based on the decision tree, selecting, from the device identifiers included in the network traffic data, a target device identifier corresponding to a leaf node in the decision tree that is associated with the IoT device type, and outputting the target device identifier.
H04L 43/026 - Capture des données de surveillance en utilisant l’identification du flux
H04L 41/16 - Dispositions pour la maintenance, l’administration ou la gestion des réseaux de commutation de données, p. ex. des réseaux de commutation de paquets en utilisant l'apprentissage automatique ou l'intelligence artificielle
72.
MAPPING USER AGENTS IN NETWORK TRAFFIC DATA TO CLIENT DEVICES ASSOCIATED WITH A MEDIA EXPOSURE LOCATION
In one example, a method is described. The method includes: obtaining network traffic data including at least one user agent, where the user agent is associated with a client device coupled to a network at a media exposure measurement location, and where the user agent comprises a string of characters defining client device attributes, comparing one or more of the client device attributes to candidate device attributes stored in an audience measurement database, based on the comparison, selecting, from a set of candidate device attributes, a set of target device attributes corresponding to a target device identifier, determining a number of occurrences of the set of target device attributes in the network traffic data, and based on a determination that the number of occurrences is above a threshold, outputting the target device identifier as the device identifier that corresponds to the user agent.
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed for delivering extended payloads with composite watermarks. Examples disclosed herein embed a first watermark into a media stream in accordance with a first watermark technology, where the first watermark includes a first indicator bit and a first payload. Disclosed examples also embed a second watermark into the media stream in accordance with a second watermark technology, where the second watermark includes a second indicator bit and a second payload. In some disclosed examples, the first indicator bit and the second indicator bit are to indicate whether the first payload and the second payload are to be combined when the first watermark and the second watermark are decoded.
H04N 19/467 - Inclusion d’information supplémentaire dans le signal vidéo pendant le processus de compression caractérisée par le caractère invisible de l’information incluse, p. ex. un filigrane
H04N 21/8358 - Génération de données de protection, p. ex. certificats impliquant des filigranes numériques
H04N 21/845 - Structuration du contenu, p. ex. décomposition du contenu en segments temporels
74.
METHODS AND APPARATUS TO CREDIT STREAMING ACTIVITY USING DOMAIN LEVEL BANDWIDTH INFORMATION
Methods and apparatus to credit streaming activity using domain level bandwidth information are disclosed. An example apparatus includes a packet collector to collect data packets via a network interface, and a traffic analyzer to determine domain data of the data packets and associate bandwidth usage values with the domain data to define bandwidth usage data by domain. The apparatus also includes a bandwidth usage data storage to store the associated bandwidth usage data by domain.
H04L 61/4511 - Répertoires de réseauCorrespondance nom-adresse en utilisant des répertoires normalisésRépertoires de réseauCorrespondance nom-adresse en utilisant des protocoles normalisés d'accès aux répertoires en utilisant le système de noms de domaine [DNS]
75.
Automated Cropping of Images Using a Machine Learning Predictor
Example systems and methods may selection of video frames using a machine learning (ML) predictor program are disclosed. The ML predictor program may generate predicted cropping boundaries for any given input image. Training raw images associated with respective sets of training master images indicative of cropping characteristics for the training raw image may be input to the ML predictor, and the ML predictor program trained to predict cropping boundaries for raw image based on expected cropping boundaries associated training master images. At runtime, the trained ML predictor program may be applied to runtime raw images in order to generate respective sets of runtime cropping boundaries corresponding to different cropped versions of the runtime raw image. The runtime raw images may be stored with information indicative of the respective sets of runtime boundaries.
G06T 7/174 - DécoupageDétection de bords impliquant l'utilisation de plusieurs images
G06V 10/25 - Détermination d’une région d’intérêt [ROI] ou d’un volume d’intérêt [VOI]
G06V 10/26 - Segmentation de formes dans le champ d’imageDécoupage ou fusion d’éléments d’image visant à établir la région de motif, p. ex. techniques de regroupementDétection d’occlusion
G06V 10/764 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant la classification, p. ex. des objets vidéo
G06V 10/774 - Génération d'ensembles de motifs de formationTraitement des caractéristiques d’images ou de vidéos dans les espaces de caractéristiquesDispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p. ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]Séparation aveugle de source méthodes de Bootstrap, p. ex. "bagging” ou “boosting”
76.
Application Programming Interface Based Monitoring of Media Exposure
Disclosed is a media-presentation device with soft-meter functionality. The media-presentation device includes a media-input interface through which to receive media for presentation, and a media-presentation interface through which to present the received media. Further, the media-presentation device includes a processor, data storage, and a meter application including program instructions stored in the data storage and executable by the processor to carry out soft-meter operations including (i) obtaining, based on calling one or more application-programming interfaces (APIs) exposed in the media-presentation device, media-presentation data regarding the presented media and (ii) providing for receipt by a cloud-based computing system a report based on the obtained media-presentation data, to facilitate establishment of ratings statistics. Further disclosed is an associated soft-meter method and non-transitory computer-readable medium having stored thereon instructions executable to provide associated soft-meter functionality in a media-presentation device.
In one aspect, an example method includes (i) determining, by a computing system, a mean image of a set of frames of video content; (ii) extracting, by the computing system, a reference template of static content from the mean image; (iii) identifying, by the computing system, the extracted reference template of static content in a frame of the set of frames of the video content; (iv) labeling a segment within the video content as either a program segment or an advertisement segment based on the identifying of the extracted reference template of static content in the frame of the video content; and (v) generating data identifying the labeled segment.
Methods and apparatus to capture images are disclosed. An example apparatus disclosed herein includes an image sensor to observe a first image of a face, and a logic circuit to determine whether the face in the first image is in a first orientation with respect to the image sensor, and when the face in the first image is in the first orientation: trigger the image sensor to capture a second image of the face, and perform a facial recognition process on the second image, but not on the first image.
G06V 40/10 - Corps d’êtres humains ou d’animaux, p. ex. occupants de véhicules automobiles ou piétonsParties du corps, p. ex. mains
G06V 20/52 - Activités de surveillance ou de suivi, p. ex. pour la reconnaissance d’objets suspects
G06V 40/16 - Visages humains, p. ex. parties du visage, croquis ou expressions
H04H 60/45 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier les utilisateurs
H04N 21/4415 - Acquisition de l'identification d'un utilisateur final utilisant les caractéristiques biométriques de l'utilisateur, p. ex. par reconnaissance de la voix ou balayage d'empreintes digitales
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04N 23/20 - Caméras ou modules de caméras comprenant des capteurs d'images électroniquesLeur commande pour générer des signaux d'image uniquement à partir d'un rayonnement infrarouge
H04N 23/56 - Caméras ou modules de caméras comprenant des capteurs d'images électroniquesLeur commande munis de moyens d'éclairage
H04N 23/611 - Commande des caméras ou des modules de caméras en fonction des objets reconnus les objets reconnus comprenant des parties du corps humain
H04N 25/46 - Extraction de données de pixels provenant d'un capteur d'images en agissant sur les circuits de balayage, p. ex. en modifiant le nombre de pixels ayant été échantillonnés ou à échantillonner en combinant ou en groupant les pixels
79.
Orienting a Beamforming Beam Toward a Media Device
In one example, a method is described. The method includes receiving, via a receiver in a meter, a wireless data packet. The wireless data packet is associated with a media device ON signal of a media device. The method further includes orienting, based on receipt of the wireless data packet, a beamforming beam of the meter toward the media device.
H04R 1/40 - Dispositions pour obtenir la fréquence désirée ou les caractéristiques directionnelles pour obtenir la caractéristique directionnelle désirée uniquement en combinant plusieurs transducteurs identiques
In one example, a method performed by an audience measurement computing system is described. The method includes determining a source identifier that identifies a media source from which media presented by a media presentation device at a media presentation environment is received. The method also includes using meter hash keys and the source identifier as a basis to select, from stored reference hash keys representing signatures of previously-identified media, a set of reference hash keys that match the meter hash keys and correspond to the source identifier, each reference hash key associated with a corresponding media identifier, where the meter hash keys are generated based on meter signatures representing the media. The method also includes identifying the media based on the set of reference hash keys. The method also includes generating exposure data that credits exposure of an audience member at the media presentation environment to the identified media.
H04N 21/44 - Traitement de flux élémentaires vidéo, p. ex. raccordement d'un clip vidéo récupéré d'un stockage local avec un flux vidéo en entrée ou rendu de scènes selon des graphes de scène du flux vidéo codé
H04H 60/33 - Dispositions de contrôle du comportement ou des opinions des utilisateurs
H04L 9/32 - Dispositions pour les communications secrètes ou protégéesProtocoles réseaux de sécurité comprenant des moyens pour vérifier l'identité ou l'autorisation d'un utilisateur du système
81.
METHODS AND APPARATUS TO DETERMINE TAGS FOR MEDIA USING MULTIPLE MEDIA FEATURES
Example methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed to determine tags for unknown media using multiple media features. Disclosed examples extract features from portions of the unknown media. Disclosed examples weight the features based at least partially on respective recognition technologies used to extract the features to determine corresponding weighted features. Disclosed examples search a database of pre-tagged media with a combination of the weighted features to generate a list of suggested tags for the unknown media, the list of suggested tags including relevancy scores for respective ones of the tags in the list. Disclosed examples assign a tag from the list of suggested tags to the unknown media based on a comparison of the relevancy score for the tag to a threshold.
In one aspect, an example method includes a processor (1) applying a feature map network to an image to create a feature map comprising a grid of vectors characterizing at least one feature in the image and (2) applying a probability map network to the feature map to create a probability map assigning a probability to the at least one feature in the image, where the assigned probability corresponds to a likelihood that the at least one feature is an overlay. The method further includes the processor determining that the probability exceeds a threshold, and responsive to the processor determining that the probability exceeds the threshold, performing a processing action associated with the at least one feature.
G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
G06V 10/26 - Segmentation de formes dans le champ d’imageDécoupage ou fusion d’éléments d’image visant à établir la région de motif, p. ex. techniques de regroupementDétection d’occlusion
G06V 10/44 - Extraction de caractéristiques locales par analyse des parties du motif, p. ex. par détection d’arêtes, de contours, de boucles, d’angles, de barres ou d’intersectionsAnalyse de connectivité, p. ex. de composantes connectées
In one example, a method is described. The method includes receiving, via a microphone array, an audio signal; converting the audio signal to a digital signal; storing the digital signal in a buffer as audio data; performing spatial audio capture, using the stored audio data, to produce directional audio signals such that each signal now represents audio data from a respective direction; and determining, for each directional audio signal, whether a media sound from a loudspeaker is present.
H04R 1/32 - Dispositions pour obtenir la fréquence désirée ou les caractéristiques directionnelles pour obtenir la caractéristique directionnelle désirée uniquement
Methods and apparatus to detect commercial advertisements associated with media presentations are disclosed. An example method involves receiving a video frame and detecting a change in box-formatting between the video frame and a subsequent video frame. A transition between the video frame and the subsequent video frame is indicated as a commercial advertisement transition based on the detected change in box-formatting.
H04N 21/439 - Traitement de flux audio élémentaires
G06V 20/40 - ScènesÉléments spécifiques à la scène dans le contenu vidéo
H04H 20/14 - Dispositions de contrôle, de test ou de dépannage de contrôle des programmes
H04H 60/37 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier des segments des informations radiodiffusées, p. ex. des scènes, ou extraire des identificateurs [ID] de programmes
H04H 60/48 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les éléments exprimés dans les informations radiodiffusées
H04H 60/58 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou audio
H04H 60/59 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou vidéo
H04N 5/14 - Circuits de signal d'image pour le domaine des fréquences vidéo
H04N 21/4402 - Traitement de flux élémentaires vidéo, p. ex. raccordement d'un clip vidéo récupéré d'un stockage local avec un flux vidéo en entrée ou rendu de scènes selon des graphes de scène du flux vidéo codé impliquant des opérations de reformatage de signaux vidéo pour la redistribution domestique, le stockage ou l'affichage en temps réel
H04N 21/472 - Interface pour utilisateurs finaux pour la requête de contenu, de données additionnelles ou de servicesInterface pour utilisateurs finaux pour l'interaction avec le contenu, p. ex. pour la réservation de contenu ou la mise en place de rappels, pour la requête de notification d'événement ou pour la transformation de contenus affichés
In one aspect, an example method to be performed by a vehicle-based media system includes (a) receiving audio content; (b) causing one or more speakers to output the received audio content; (c) using a microphone of the vehicle-based media system to capture the output audio content; (d) identifying reference audio content that has at least a threshold extent of similarity with the captured audio content; (e) identifying a geographic location associated with the identified reference audio content; and (f) based at least on the identified geographic location associated with the identified reference audio content, outputting, via the user interface of the vehicle-based media system, a prompt to navigate to the identified geographic location.
H04H 20/62 - Dispositions spécialement adaptées à des applications spécifiques, p. ex. aux informations sur le trafic ou aux récepteurs mobiles à la radiodiffusion locale, p. ex. la radiodiffusion en interne aux systèmes de transport, p. ex. dans les véhicules
G01C 21/36 - Dispositions d'entrée/sortie pour des calculateurs embarqués
G06Q 30/0207 - Remises ou incitations, p. ex. coupons ou rabais
H04R 3/12 - Circuits pour transducteurs pour distribuer des signaux à plusieurs haut-parleurs
H04W 4/02 - Services utilisant des informations de localisation
H04W 4/44 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour les véhicules, p. ex. communication véhicule-piétons pour la communication entre véhicules et infrastructures, p. ex. véhicule à nuage ou véhicule à domicile
A method and system for controlling advertisement-exposure monitoring. An example method includes (i) a computing system receiving digital query signature data representing media presented at a given time at a panelist site, (ii) the computing system determining, based on network-monitoring at the panelist site, that, at the given time, the panelist site was receiving a non-zero packet-data flow that had a bit rate too low to be program-content streaming, and (iii) responsive to at least the determining, the computing system searching through advertisement reference signature data for a match, between the advertisement reference signature data and the digital query signature data, that would establish that the media presented at the given time was a given advertisement.
Methods, apparatus, systems, and articles of manufacture are disclosed that improve short content identification in an audio stream through channel change detection and audio block realignment. Example instructions cause one or more processors to form a first audio block from an audio stream, detect whether the first audio block contains a channel change, the first audio block being one of a plurality of audio blocks the accessed audio, determine an offset of time from a beginning of the first audio block to when the channel change occurs in response to the channel change being detected in the first audio block, and create a new audio block aligned to start at the offset of time beyond the beginning of the first audio block using audio information from the audio stream, the new audio block to include a single channel of audio stream data.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04N 21/438 - Interfaçage de la voie descendante du réseau de transmission provenant d'un serveur, p. ex. récupération de paquets du flux vidéo codé d'un réseau IP
H04N 21/439 - Traitement de flux audio élémentaires
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
Apparatus, systems, methods, and articles of manufacture related to end-point media watermarking are disclosed. An example device includes a media receiver to receive a media signal, a watermark generator to generate a watermark, a trigger to activate the watermark generator to generate the watermark based on an external input, an encoder to encode the media signal with the watermark to synthesize an encoded media signal, a media output to render the encoded media signal.
Methods, apparatus, and systems to collect audience measurement data are disclosed. An example system includes at least one non-transitory machine readable storage medium including instructions which, when executed, cause a machine to at least: generate behavior data developed during a first time period based on first media data and user data corresponding to one or more users of a household, the user data to include demographic information for the one or more users associated with the household, identify second media data during a second time period different than the first time period, the second media data identified without identification of the one or more users of the household, and associate the demographic information to the second media data based on the behavior data generated during the first time period associated with the one or more users.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04H 60/31 - Dispositions de contrôle de l'utilisation des services de radiodiffusion
H04H 60/45 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour identifier les utilisateurs
H04H 60/46 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les préférences des utilisateurs
H04H 60/66 - Dispositions pour des services utilisant les résultats du contrôle, de l'identification ou de la reconnaissance, couverts par les groupes ou pour utiliser les résultats côté distributeurs
H04N 21/258 - Gestion de données liées aux clients ou aux utilisateurs finaux, p. ex. gestion des capacités des clients, préférences ou données démographiques des utilisateurs, traitement des multiples préférences des utilisateurs finaux pour générer des données collaboratives
H04N 21/658 - Transmission du client vers le serveur
91.
MODIFYING PLAYBACK OF CONTENT USING PRE-PROCESSED PROFILE INFORMATION
Example methods and systems for modifying the playback of content using pre-processed profile information are described. Example instructions, when executed, cause at least one processor to access a media stream that includes media and a profile of equalization parameters, the media stream provided to a device via a network, the profile of equalization parameters included in the media stream selected based on a comparison of a reference fingerprint to a query fingerprint generated based on the media, the profile of equalization parameters including an equalization parameter for the media; and modify playback of the media based on the equalization parameter specified in the accessed profile.
H04H 60/47 - Dispositions d'identification ou de reconnaissance de caractéristiques en liaison directe avec les informations radiodiffusées ou le créneau spatio-temporel de radiodiffusion, p. ex. pour identifier les stations de radiodiffusion ou pour identifier les utilisateurs pour reconnaître les genres
H04H 60/58 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou audio
H04H 60/65 - Dispositions pour des services utilisant les résultats du contrôle, de l'identification ou de la reconnaissance, couverts par les groupes ou pour utiliser les résultats côté utilisateurs
H04N 21/233 - Traitement de flux audio élémentaires
H04N 21/234 - Traitement de flux vidéo élémentaires, p. ex. raccordement de flux vidéo ou transformation de graphes de scènes du flux vidéo codé
H04N 21/266 - Gestion de canal ou de contenu, p. ex. génération et gestion de clés et de messages de titres d'accès dans un système d'accès conditionnel, fusion d'un canal de monodiffusion de VOD dans un canal multidiffusion
H04N 21/414 - Plate-formes spécialisées de client, p. ex. récepteur au sein d'une voiture ou intégré dans un appareil mobile
H04N 21/432 - Opération de récupération de contenu d'un support de stockage local, p. ex. disque dur
H04N 21/654 - Transmission du serveur vers le client
Systems and methods are provided for filtering at least one media content catalog based on criteria for a station library to generate a first list of candidate tracks for the station library, combining a similarity score and a popularity score for each track of the first list of candidate tracks to generate a total score for each track of the first list of candidate tracks, generating a list of top ranked tracks for the first genre, and returning the list of top ranked tracks of the first genre as part of the station library.
G06F 16/61 - IndexationStructures de données à cet effetStructures de stockage
G06F 16/68 - Recherche de données caractérisée par l’utilisation de métadonnées, p. ex. de métadonnées ne provenant pas du contenu ou de métadonnées générées manuellement
93.
Generation of Media Station Previews Using a Secondary Tuner
In one aspect, an example method includes (i) while a media playback device of a vehicle is playing back content received on a first channel, generating, by the media playback device, a query fingerprint using second content received on a second channel; (ii) sending, by the media playback device, the query fingerprint to a server that maintains a reference database containing a plurality of reference fingerprints; (iii) receiving, by the media playback device from the server, identifying information corresponding to a reference fingerprint of the plurality of reference fingerprints that matches the query fingerprint; and (iv) while the media playback device is playing back the first content received on the first channel, providing, by the media playback device for display, at least a portion of the identifying information.
G05B 19/42 - Systèmes d'enregistrement et de reproduction, c.-à-d. dans lesquels le programme est enregistré à partir d'un cycle d'opérations, p. ex. le cycle d'opérations étant commandé à la main, après quoi cet enregistrement est reproduit sur la même machine
G06F 3/0481 - Techniques d’interaction fondées sur les interfaces utilisateur graphiques [GUI] fondées sur des propriétés spécifiques de l’objet d’interaction affiché ou sur un environnement basé sur les métaphores, p. ex. interaction avec des éléments du bureau telles les fenêtres ou les icônes, ou avec l’aide d’un curseur changeant de comportement ou d’aspect
H04N 5/50 - Indicateurs d'accordRéglage automatique de l'accord
94.
Music Release Disambiguation using Multi-Modal Neural Networks
Methods and systems for disambiguating musical artist names are disclosed. Musical-artist-release records (MARRs) may be input to a multi-modal artificial neural network (ANN). Each MARR may be associated with a musical release of an artist, and may include a release ID and an artist ID, and release data in categories including music media content and metadata categories including sub-definitive musician name of the artist and release subcategories. All n-tuples of MARRs may be formed, and for each n-tuple, the ANN may be applied concurrently to each MARR to generate a release feature vector (RFV) that includes a set of sub-feature vectors, each characterizing a different category of release data. For each n-tuple, the ANN may be trained to cluster in a multi-dimensional RFV space RFVs of the same artist ID, and to separate RFVs of different artist IDs. The MARRs and their RFVs may be stored in a release database.
Methods and systems for prediction audience ratings are disclosed. A database of television (TV) viewing data may include program records for a multiplicity of existing TV programs. A system may receive a training plurality of program records from the TV viewing data, and for each program record a most similar TV program based on content characteristics may be identified. A synthetic program record may be constructed by merging features of each record and its most similar record. Audience performance metrics may be omitted from synthetic records. An aggregate of the training plurality of program records and the synthetic program records may be used to train a machine-learning (ML) model to predict audience performance metrics of the new or hypothetical TV programs not yet available for viewing and/or not yet transmitted or streamed.
H04N 21/25 - Opérations de gestion réalisées par le serveur pour faciliter la distribution de contenu ou administrer des données liées aux utilisateurs finaux ou aux dispositifs clients, p. ex. authentification des utilisateurs finaux ou des dispositifs clients ou apprentissage des préférences des utilisateurs pour recommander des films
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
96.
USING MESSAGING ASSOCIATED WITH ADAPTIVE BITRATE STREAMING TO PERFORM MEDIA MONITORING FOR MOBILE PLATFORMS
Methods, apparatus, systems, storage media, etc., to perform media monitoring for mobile platforms using messaging associated with adaptive bitrate streaming are disclosed. An example media platform disclosed herein is to detect an outgoing message to be sent by the mobile platform to stream media in accordance with an online streaming protocol, and associate resource identifier information included in the outgoing message with a time value. The disclosed example media platform is also to transmit the outgoing message to a first server to cause the media to be streamed to the mobile platform, and transmit the resource identifier information and the time value to a second server different from the first server to cause a media impression associated with the mobile platform to be monitored.
H04L 65/612 - Diffusion en flux de paquets multimédias pour la prise en charge des services de diffusion par flux unidirectionnel, p. ex. radio sur Internet pour monodiffusion [unicast]
G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
H04L 65/65 - Protocoles de diffusion en flux de paquets multimédias, p. ex. protocole de transport en temps réel [RTP] ou protocole de commande en temps réel [RTCP]
H04L 65/75 - Gestion des paquets du réseau multimédia
H04L 65/80 - Dispositions, protocoles ou services dans les réseaux de communication de paquets de données pour prendre en charge les applications en temps réel en répondant à la qualité des services [QoS]
H04N 21/24 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. surveillance de la charge du serveur, de la bande passante disponible ou des requêtes effectuées sur la voie montante
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
H04N 21/466 - Procédé d'apprentissage pour la gestion intelligente, p. ex. apprentissage des préférences d'utilisateurs pour recommander des films
H04N 21/845 - Structuration du contenu, p. ex. décomposition du contenu en segments temporels
97.
METHODS, APPARATUS, AND ARTICLES OF MANUFACTURE TO DETERMINE PENETRATION AND CHURN OF STREAMING SERVICES
Methods, apparatus, systems, and articles of manufacture are disclosed that determine a penetration and a churn of a streaming service. Example apparatus disclosed herein includes processor circuitry to instantiate at least interval determination circuitry to determine an interval between the first tuning event and the second tuning event, the first and second tuning events corresponding to streaming of media in a first household using the streaming service via a media device, characterization circuitry to characterize a status of the first household as subscribed when the interval satisfies a threshold, aggregation circuitry to aggregate statuses of households over a time period, the households including the first household, and penetration determination circuitry to generate first analytical data based on a number of subscribed statuses per a total number of households at a timestamp, the timestamp within the time period.
H04N 21/25 - Opérations de gestion réalisées par le serveur pour faciliter la distribution de contenu ou administrer des données liées aux utilisateurs finaux ou aux dispositifs clients, p. ex. authentification des utilisateurs finaux ou des dispositifs clients ou apprentissage des préférences des utilisateurs pour recommander des films
G06Q 30/0201 - Modélisation du marchéAnalyse du marchéCollecte de données du marché
H04N 21/24 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. surveillance de la charge du serveur, de la bande passante disponible ou des requêtes effectuées sur la voie montante
98.
METHODS AND APPARATUS TO IDENTIFY AN EPISODE NUMBER BASED ON FINGERPRINT AND MATCHED VIEWING INFORMATION
Methods, apparatus, systems, and articles of manufacture to identify an episode number based on fingerprint and matched viewing information are disclosed. An example method includes processing meter data to identify a presented media based on a bumper included in a media, filtering the meter data based on the identification of the media, selecting a candidate episode, the candidate episode not associated with a known episode label, determining whether the candidate episode appears sequentially after a known episode for a threshold number of presentation locations, and labeling the candidate episode as the next sequential episode after the known episode in response to determining that the candidate episode appears sequentially after the known episode for the threshold number of presentation locations.
H04N 21/442 - Surveillance de procédés ou de ressources, p. ex. détection de la défaillance d'un dispositif d'enregistrement, surveillance de la bande passante sur la voie descendante, du nombre de visualisations d'un film, de l'espace de stockage disponible dans le disque dur interne
G06Q 20/12 - Architectures de paiement spécialement adaptées aux systèmes de commerce électronique
G06Q 30/0201 - Modélisation du marchéAnalyse du marchéCollecte de données du marché
H04N 21/435 - Traitement de données additionnelles, p. ex. décryptage de données additionnelles ou reconstruction de logiciel à partir de modules extraits du flux de transport
H04N 21/439 - Traitement de flux audio élémentaires
99.
Methods and apparatus for audio equalization based on variant selection
Methods, apparatus, systems and articles of manufacture are disclosed for audio equalization based on variant selection. An example apparatus to equalize audio includes at least one memory, machine readable instructions, and processor circuitry to at least one of instantiate or execute the machine readable instructions to train a neural network model to apply a first audio equalization profile to first audio associated with a first variant of media, and apply a second audio equalization profile to second audio associated with a second variant of media. The processor circuitry is to at least one of instantiate or execute the machine readable instructions to at least one of dispatch or execute the neural network model.
H04R 3/04 - Circuits pour transducteurs pour corriger la fréquence de réponse
B60K 35/00 - Instruments spécialement adaptés aux véhiculesAgencement d’instruments dans ou sur des véhicules
B60K 35/10 - Dispositions d'entrée, c.-à-d. de l'utilisateur au véhicule, associées aux fonctions du véhicule ou spécialement adaptées à celles-ci
B60K 35/26 - Dispositions de sortie, c.-à-d. du véhicule à l'utilisateur, associées aux fonctions du véhicule ou spécialement adaptées à celles-ci utilisant une sortie acoustique
G06F 3/0482 - Interaction avec des listes d’éléments sélectionnables, p. ex. des menus
Methods, apparatus and articles of manufacture to identify sources of network streaming services are disclosed. An example method includes receiving a first audio signal that represents a decompressed second audio signal, identifying, from the first audio signal, a parameter of an audio compression configuration used to form the decompressed second audio signal, and identifying a source of the decompressed second audio signal based on the identified audio compression configuration.
G10L 19/02 - Techniques d'analyse ou de synthèse de la parole ou des signaux audio pour la réduction de la redondance, p. ex. dans les vocodeursCodage ou décodage de la parole ou des signaux audio utilisant les modèles source-filtre ou l’analyse psychoacoustique utilisant l'analyse spectrale, p. ex. vocodeurs à transformée ou vocodeurs à sous-bandes
G10L 25/03 - Techniques d'analyse de la parole ou de la voix qui ne se limitent pas à un seul des groupes caractérisées par le type de paramètres extraits
G10L 25/51 - Techniques d'analyse de la parole ou de la voix qui ne se limitent pas à un seul des groupes spécialement adaptées pour un usage particulier pour comparaison ou différentiation
H04H 60/58 - Dispositions caractérisées par des composants spécialement adaptés à la surveillance, l'identification ou la reconnaissance, couverts par les groupes ou audio
