897 lines
16 KiB
Markdown
897 lines
16 KiB
Markdown
# Kravspecifikation: Matchning av lokala videofiler mot WCX-databasen
|
|
|
|
## 1. Syfte
|
|
|
|
Funktionen ska identifiera vilken post i WCX-databasen en lokal videofil sannolikt motsvarar.
|
|
|
|
Databasen innehåller filmens kanoniska namn enligt siten. Namnet består alltid av ett eller flera personnamn och inga andra beskrivande ord.
|
|
|
|
Lokala filnamn är däremot ofta inkonsekventa och kan innehålla:
|
|
|
|
* sammanfogade namn
|
|
* understreck eller andra separatorer
|
|
* upprepade namn
|
|
* felstavningar
|
|
* extra beskrivande ord
|
|
* tekniska eller innehållsrelaterade suffix
|
|
* flera personnamn
|
|
* inkonsekvent användning av stora och små bokstäver
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
Alyn_Borav_AlynBorav.mp4
|
|
AngeliqueLapiedra_ScarlettLapiedra.mp4
|
|
BrendaBoop_Interwiev_Fisting.mp4
|
|
Busty_Slovakian_Ilona_On_Bed.mp4
|
|
Eden_Ivy_EdenIvy_DP.mp4
|
|
Version_AngelikaFyres_DP.mp4
|
|
```
|
|
|
|
Dessa ska kunna matchas mot databasnamn som:
|
|
|
|
```text
|
|
Alyn Borav
|
|
Angelique Lapiedra + Scarlett Lapiedra
|
|
Brenda Boop
|
|
Ilona
|
|
Eden Ivy
|
|
Angelika Fyres
|
|
```
|
|
|
|
Funktionen ska prioritera korrekthet framför täckning. En fil som inte kan identifieras med tillräcklig säkerhet ska lämnas för manuell inspektion.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 2. Grundprinciper
|
|
|
|
Matchningen ska vara konservativ.
|
|
|
|
Funktionen ska inte försöka automatcha varje fil. Den ska klassificera resultatet i tre huvudkategorier:
|
|
|
|
```text
|
|
matched
|
|
ambiguous
|
|
unmatched
|
|
```
|
|
|
|
Betydelse:
|
|
|
|
* `matched`: en kandidat är tillräckligt stark och tydligt bättre än övriga kandidater
|
|
* `ambiguous`: en eller flera rimliga kandidater finns, men säkerheten är inte tillräcklig
|
|
* `unmatched`: ingen rimlig kandidat kunde identifieras
|
|
|
|
En felaktig automatisk match är allvarligare än att en fil lämnas omatchad.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 3. Datakällor
|
|
|
|
Funktionen ska använda följande datakällor.
|
|
|
|
### 3.1 Aktuella filmposter
|
|
|
|
Från tabellen `movie`:
|
|
|
|
```text
|
|
id
|
|
name
|
|
duration_seconds
|
|
```
|
|
|
|
Övriga fält kan senare användas, men krävs inte för den första versionen.
|
|
|
|
### 3.2 Historiska filmposter
|
|
|
|
Från tabellen `movie_history`:
|
|
|
|
```text
|
|
movie_id
|
|
name
|
|
duration_seconds
|
|
archived_at
|
|
change_summary
|
|
```
|
|
|
|
Historiska längder kan användas för att identifiera att en lokal fil motsvarar en äldre version av samma film.
|
|
|
|
### 3.3 Lokala videofiler
|
|
|
|
För varje fil ska minst följande information läsas:
|
|
|
|
```text
|
|
path
|
|
filename
|
|
file extension
|
|
actual duration
|
|
```
|
|
|
|
Den faktiska längden hämtas med `ffprobe`.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 4. Namnmodell
|
|
|
|
Databasfältet `movie.name` innehåller alltid ett eller flera personnamn.
|
|
|
|
Exempel med en person:
|
|
|
|
```text
|
|
Alyn Borav
|
|
Ilona
|
|
Eden Ivy
|
|
```
|
|
|
|
Exempel med flera personer:
|
|
|
|
```text
|
|
Angelique Lapiedra + Scarlett Lapiedra
|
|
Susanna Melo + Cherry Sweet
|
|
```
|
|
|
|
Plustecknet ska betraktas som separator mellan personer.
|
|
|
|
Varje databaspost ska därför kunna representeras som:
|
|
|
|
```text
|
|
movie name
|
|
list of person names
|
|
normalized full name
|
|
normalized person names
|
|
```
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
Movie name:
|
|
Angelique Lapiedra + Scarlett Lapiedra
|
|
|
|
Persons:
|
|
- Angelique Lapiedra
|
|
- Scarlett Lapiedra
|
|
|
|
Normalized persons:
|
|
- angeliquelapiedra
|
|
- scarlettlapiedra
|
|
|
|
Normalized full name:
|
|
angeliquelapiedrascarlettlapiedra
|
|
```
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 5. Normalisering av namn
|
|
|
|
Filnamn och databasnamn ska normaliseras innan jämförelse.
|
|
|
|
Normaliseringen ska minst:
|
|
|
|
1. ta bort filändelsen
|
|
2. konvertera till gemener
|
|
3. ta bort mellanslag
|
|
4. ta bort understreck
|
|
5. ta bort bindestreck
|
|
6. ta bort plustecken
|
|
7. ta bort punkter och annan interpunktion
|
|
8. normalisera diakritiska tecken
|
|
9. behålla bokstäver och siffror
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
Alyn_Borav_AlynBorav.mp4
|
|
→ alynboravalynborav
|
|
```
|
|
|
|
```text
|
|
Angelique Lapiedra + Scarlett Lapiedra
|
|
→ angeliquelapiedrascarlettlapiedra
|
|
```
|
|
|
|
```text
|
|
CatherineBoss.mp4
|
|
→ catherineboss
|
|
```
|
|
|
|
```text
|
|
Catherine Boss
|
|
→ catherineboss
|
|
```
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 6. Matchning av filnamn
|
|
|
|
### 6.1 Exakt normaliserad delsträng
|
|
|
|
Om ett normaliserat databasnamn förekommer exakt i det normaliserade filnamnet ska detta räknas som en stark signal.
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
Fil:
|
|
Eden_Ivy_EdenIvy_DP.mp4
|
|
|
|
Normaliserad fil:
|
|
edenivyedenivydp
|
|
|
|
Databasnamn:
|
|
Eden Ivy
|
|
|
|
Normaliserat namn:
|
|
edenivy
|
|
```
|
|
|
|
`edenivy` förekommer två gånger och ska ge en stark matchning.
|
|
|
|
### 6.2 Upprepade namn
|
|
|
|
Upprepade personnamn i filnamnet ska inte tolkas som flera personer.
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
Vanessa_Rodriguez_VanessaRodriguez.mp4
|
|
```
|
|
|
|
ska fortfarande motsvara personen:
|
|
|
|
```text
|
|
Vanessa Rodriguez
|
|
```
|
|
|
|
Upprepning kan däremot stärka matchningen.
|
|
|
|
### 6.3 Extra ord i filnamnet
|
|
|
|
Extra ord behöver inte tas bort för att exakt delsträngsmatchning ska fungera.
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
BrendaBoop_Interwiev_Fisting.mp4
|
|
```
|
|
|
|
kan matchas mot:
|
|
|
|
```text
|
|
Brenda Boop
|
|
```
|
|
|
|
eftersom det normaliserade namnet förekommer intakt i filnamnet.
|
|
|
|
Exempel på vanliga extra ord:
|
|
|
|
```text
|
|
DP
|
|
Group
|
|
Interview
|
|
Fisting
|
|
OralSex
|
|
TruFun67
|
|
Version
|
|
OnBed
|
|
PissingInMouth
|
|
```
|
|
|
|
Dessa ska initialt behandlas som okänd extrainformation och inte som del av databasnamnet.
|
|
|
|
### 6.4 Korta namn
|
|
|
|
Korta namn som exempelvis:
|
|
|
|
```text
|
|
Ilona
|
|
Mia
|
|
Eva
|
|
Ana
|
|
```
|
|
|
|
kräver större försiktighet eftersom de kan förekomma som delar av andra ord.
|
|
|
|
För korta namn ska tokenbaserad matchning väga tyngre än ren delsträngsmatchning.
|
|
|
|
### 6.5 Flera personer
|
|
|
|
Om en databaspost innehåller flera personer ska samtliga namn kunna sökas oberoende av ordning.
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
Angelique Lapiedra + Scarlett Lapiedra
|
|
```
|
|
|
|
ska kunna matcha både:
|
|
|
|
```text
|
|
AngeliqueLapiedra_ScarlettLapiedra.mp4
|
|
```
|
|
|
|
och:
|
|
|
|
```text
|
|
ScarlettLapiedra_AngeliqueLapiedra.mp4
|
|
```
|
|
|
|
Matchningen ska därför inte kräva att personerna förekommer i samma ordning som i databasen.
|
|
|
|
### 6.6 Längsta och mest specifika kandidat
|
|
|
|
Om flera databasnamn matchar ska den mest specifika kandidaten prioriteras.
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
Scarlett Knight
|
|
Scarlett Knight + Anya Shidlerova
|
|
```
|
|
|
|
Fil:
|
|
|
|
```text
|
|
ScarlettKnight_AnyaShidlerova.mp4
|
|
```
|
|
|
|
Posten med båda personerna ska rankas högre.
|
|
|
|
### 6.7 Exakt personmängd
|
|
|
|
När flera kända personer identifieras i filnamnet ska databaskandidater med exakt samma personmängd prioriteras.
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
Filnamn:
|
|
Susanna_Melo_Cherry_Sweet.mp4
|
|
|
|
Identifierade personer:
|
|
- Susanna Melo
|
|
- Cherry Sweet
|
|
```
|
|
|
|
Följande kandidat ska rankas högre:
|
|
|
|
```text
|
|
Susanna Melo + Cherry Sweet
|
|
```
|
|
|
|
än:
|
|
|
|
```text
|
|
Susanna Melo
|
|
```
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 7. Stavfel och fuzzy matching
|
|
|
|
Filnamn kan innehålla stavfel.
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
SusannaMello
|
|
Susamma_Melo
|
|
```
|
|
|
|
kan sannolikt motsvara:
|
|
|
|
```text
|
|
Susanna Melo
|
|
```
|
|
|
|
Fuzzy matching får användas för att skapa kandidater, men ska vara konservativt.
|
|
|
|
I den första versionen gäller:
|
|
|
|
* fuzzy matching får inte ensam leda till automatisk match
|
|
* fuzzy-resultat ska normalt klassificeras som `ambiguous`
|
|
* kandidat och orsak ska visas för manuell bedömning
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
Filename:
|
|
SusannaMello.mp4
|
|
|
|
Candidate:
|
|
Susanna Melo
|
|
|
|
Status:
|
|
ambiguous
|
|
|
|
Reason:
|
|
fuzzy name match
|
|
```
|
|
|
|
Verifierade stavningsvarianter kan senare sparas som alias.
|
|
|
|
Ett alias ska endast registreras efter manuell bekräftelse.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 8. Längd som sekundär signal
|
|
|
|
Videons faktiska längd ska användas för att stärka eller försvaga redan rimliga namnkandidater.
|
|
|
|
Längden ska inte ensam kunna identifiera en film.
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
File:
|
|
Alyn_Borav_AlynBorav.mp4
|
|
|
|
File duration:
|
|
43:00
|
|
```
|
|
|
|
Kandidater:
|
|
|
|
```text
|
|
Alyn Borav
|
|
Site duration: 43:05
|
|
Difference: 5 seconds
|
|
```
|
|
|
|
```text
|
|
Alyn Borav + Cherry Sweet
|
|
Site duration: 1:54:00
|
|
Difference: 71 minutes
|
|
```
|
|
|
|
Den första kandidaten ska då få betydligt högre poäng.
|
|
|
|
### 8.1 Absolut och relativ skillnad
|
|
|
|
Både absolut skillnad och procentuell skillnad ska beräknas.
|
|
|
|
```text
|
|
absolute difference = abs(file duration - site duration)
|
|
relative difference = absolute difference / site duration
|
|
```
|
|
|
|
### 8.2 Initial poängmodell för längd
|
|
|
|
En första approximation kan vara:
|
|
|
|
```text
|
|
≤ 15 sekunder eller ≤ 1 % mycket stark signal
|
|
≤ 60 sekunder eller ≤ 2 % stark signal
|
|
≤ 3 minuter eller ≤ 5 % rimlig signal
|
|
≤ 10 minuter eller ≤ 10 % svag signal
|
|
> 10 minuter och > 10 % negativ signal
|
|
```
|
|
|
|
Exakt poängsättning ska kunna justeras efter testning mot verkliga filer.
|
|
|
|
### 8.3 Längd får inte rädda en dålig namnmatch
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
unknown_video.mp4
|
|
```
|
|
|
|
ska inte automatchas till en film bara för att längden råkar vara nästan identisk.
|
|
|
|
Längd används endast för att diskriminera mellan kandidater som redan har en rimlig namnmatchning.
|
|
|
|
### 8.4 Klippta och förlängda versioner
|
|
|
|
En större längdskillnad ska inte automatiskt innebära att kandidaten är fel.
|
|
|
|
Filen kan vara:
|
|
|
|
```text
|
|
truncated
|
|
extended
|
|
edited
|
|
missing intro
|
|
missing ending
|
|
```
|
|
|
|
En stark namnmatchning kombinerad med tydlig längdavvikelse ska normalt ge:
|
|
|
|
```text
|
|
ambiguous
|
|
```
|
|
|
|
eller en särskild versionsklassificering, inte automatiskt `unmatched`.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 9. Historiska längder
|
|
|
|
Matchningen ska kunna jämföra filens längd mot både aktuell och historisk sitelängd.
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
Current site duration: 63:05
|
|
Historical duration: 43:05
|
|
Local file duration: 43:00
|
|
```
|
|
|
|
Möjlig slutsats:
|
|
|
|
```text
|
|
Filmen matchar sannolikt rätt databaspost men motsvarar en äldre version.
|
|
```
|
|
|
|
Möjliga versionsklassificeringar:
|
|
|
|
```text
|
|
current_version_match
|
|
historical_version_match
|
|
possible_truncated_version
|
|
possible_extended_version
|
|
duration_mismatch
|
|
unknown_version
|
|
```
|
|
|
|
Historisk längd ska vara en stödjande signal och inte ensam avgöra filmidentiteten.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 10. Kandidatpoäng
|
|
|
|
Varje databaspost ska kunna få en sammanlagd poäng baserad på flera signaler.
|
|
|
|
Exempel på positiva signaler:
|
|
|
|
```text
|
|
exakt normaliserat fullständigt namn
|
|
samtliga personnamn hittade
|
|
exakt personmängd
|
|
namnet förekommer flera gånger
|
|
längden ligger mycket nära aktuell sitelängd
|
|
längden ligger mycket nära historisk sitelängd
|
|
stor marginal till kandidat nummer två
|
|
```
|
|
|
|
Exempel på negativa signaler:
|
|
|
|
```text
|
|
bara en del av namnet hittades
|
|
fuzzy matching krävdes
|
|
filnamnet innehåller ytterligare kända personer
|
|
databasposten förväntar flera personer men endast en hittas
|
|
stor skillnad i längd
|
|
kort och osäker namnträff
|
|
flera kandidater har nästan samma poäng
|
|
```
|
|
|
|
Poängmodellen ska vara förklarbar. Resultatet ska visa vilka signaler som påverkade poängen.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 11. Säkerhetskrav för automatisk matchning
|
|
|
|
En fil får klassificeras som `matched` endast om:
|
|
|
|
1. bästa kandidaten uppnår ett fastställt minimikrav
|
|
2. kandidaten bygger på en tillräckligt stark namnmatchning
|
|
3. kandidaten ligger tydligt före näst bästa kandidat
|
|
4. inga motstridiga personsignaler finns
|
|
5. eventuell fuzzy matching inte är den enda avgörande signalen
|
|
|
|
Exempel på säker match:
|
|
|
|
```text
|
|
Candidate 1: 170
|
|
Candidate 2: 45
|
|
Margin: 125
|
|
```
|
|
|
|
Exempel på osäker match:
|
|
|
|
```text
|
|
Candidate 1: 92
|
|
Candidate 2: 87
|
|
Margin: 5
|
|
```
|
|
|
|
Det senare ska klassificeras som:
|
|
|
|
```text
|
|
ambiguous
|
|
```
|
|
|
|
även om förstaplatsen har relativt hög poäng.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 12. Manuell inspektion
|
|
|
|
Filer som klassificeras som `ambiguous` eller `unmatched` ska kunna granskas manuellt.
|
|
|
|
För `ambiguous` ska rapporten visa de bästa kandidaterna.
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
Filename:
|
|
SusannaMello_Cherry.mp4
|
|
|
|
Status:
|
|
ambiguous
|
|
|
|
Candidate 1:
|
|
Susanna Melo + Cherry Sweet
|
|
Score: 91
|
|
|
|
Candidate 2:
|
|
Susanna Melo
|
|
Score: 86
|
|
|
|
Reasons:
|
|
- fuzzy match for Susanna Melo
|
|
- partial match for Cherry Sweet
|
|
- candidates have similar scores
|
|
```
|
|
|
|
Manuell granskning ska kunna resultera i:
|
|
|
|
```text
|
|
confirmed match
|
|
rejected candidates
|
|
verified alias
|
|
ignored file
|
|
```
|
|
|
|
Manuella beslut ska kunna sparas senare, men första versionen behöver endast rapportera kandidater.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 13. Första versionens omfattning
|
|
|
|
Den första versionen ska vara helt skrivskyddad.
|
|
|
|
Den får:
|
|
|
|
* läsa filer från en katalog
|
|
* läsa poster från SQLite-databasen
|
|
* läsa historiska längder
|
|
* köra `ffprobe`
|
|
* normalisera filnamn
|
|
* rangordna kandidater
|
|
* skriva rapporter
|
|
|
|
Den får inte:
|
|
|
|
* byta namn på filer
|
|
* flytta filer
|
|
* radera filer
|
|
* ändra databasen
|
|
* automatiskt registrera alias
|
|
* permanent koppla filer till filmer
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 14. Förväntat kommando
|
|
|
|
Scriptet finns i WCX-collection som `scripts/match_filenames.py` och kräver
|
|
alltid ett explicit `--database`-argument.
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```bash
|
|
scripts/match_filenames.py /path/to/video/files \
|
|
--database /storage/disk1/WCX/database/wcx.db
|
|
```
|
|
|
|
Alternativt stöd för en textfil med filnamn:
|
|
|
|
```bash
|
|
scripts/match_filenames.py \
|
|
--database /storage/disk1/WCX/database/wcx.db \
|
|
--file-list filenames.txt
|
|
```
|
|
|
|
Möjliga framtida argument:
|
|
|
|
```text
|
|
--recursive
|
|
--limit
|
|
--output-directory
|
|
--min-score
|
|
--min-margin
|
|
--debug
|
|
--no-ffprobe
|
|
```
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 15. Rapportformat
|
|
|
|
Resultatet bör delas upp i minst tre rapporter:
|
|
|
|
```text
|
|
matched.csv
|
|
ambiguous.csv
|
|
unmatched.csv
|
|
```
|
|
|
|
### 15.1 matched.csv
|
|
|
|
Föreslagna kolumner:
|
|
|
|
```text
|
|
path
|
|
filename
|
|
file_duration_seconds
|
|
movie_id
|
|
movie_name
|
|
site_duration_seconds
|
|
matched_duration_seconds
|
|
version_classification
|
|
score
|
|
score_margin
|
|
match_reason
|
|
```
|
|
|
|
### 15.2 ambiguous.csv
|
|
|
|
Föreslagna kolumner:
|
|
|
|
```text
|
|
path
|
|
filename
|
|
file_duration_seconds
|
|
candidate_1_id
|
|
candidate_1_name
|
|
candidate_1_score
|
|
candidate_2_id
|
|
candidate_2_name
|
|
candidate_2_score
|
|
reason
|
|
```
|
|
|
|
### 15.3 unmatched.csv
|
|
|
|
Föreslagna kolumner:
|
|
|
|
```text
|
|
path
|
|
filename
|
|
file_duration_seconds
|
|
best_candidate
|
|
best_score
|
|
reason
|
|
```
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 16. Konsolutskrift
|
|
|
|
En läsbar konsolrapport ska också kunna visas.
|
|
|
|
Exempel:
|
|
|
|
```text
|
|
Alyn_Borav_AlynBorav.mp4
|
|
File duration: 43:00
|
|
|
|
1. Alyn Borav
|
|
Name score: 120
|
|
Duration score: 50
|
|
Total: 170
|
|
Duration diff: 5 sec
|
|
|
|
2. Alyn Borav + Cherry Sweet
|
|
Name score: 65
|
|
Duration score: -30
|
|
Total: 35
|
|
Duration diff: 71 min
|
|
|
|
Result: matched
|
|
Version: current_version_match
|
|
```
|
|
|
|
Exempel på osäker fil:
|
|
|
|
```text
|
|
SusannaMello_Cherry.mp4
|
|
File duration: 42:58
|
|
|
|
1. Susanna Melo + Cherry Sweet
|
|
Total: 91
|
|
|
|
2. Susanna Melo
|
|
Total: 86
|
|
|
|
Result: ambiguous
|
|
Reason: fuzzy match and insufficient score margin
|
|
```
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 17. Prestanda
|
|
|
|
Filnamnsmatchningen ska kunna genomföras utan att läsa videofilernas innehåll.
|
|
|
|
`ffprobe` ska endast läsa metadata och ska inte omkoda eller spela upp videon.
|
|
|
|
Första versionen behöver inte använda:
|
|
|
|
* fullständiga filhashar
|
|
* perceptuella videofingeravtryck
|
|
* bildextraktion
|
|
* maskininlärning
|
|
* OCR från videobilder
|
|
|
|
Sådana funktioner kan utvärderas senare för svåra fall.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 18. Framtida utökningar
|
|
|
|
Möjliga senare förbättringar:
|
|
|
|
### 18.1 Alias
|
|
|
|
Verifierade stavningsvarianter kan sparas:
|
|
|
|
```text
|
|
susannamello → Susanna Melo
|
|
susammamelo → Susanna Melo
|
|
```
|
|
|
|
Alias ska endast skapas efter manuell bekräftelse.
|
|
|
|
### 18.2 Filtabell
|
|
|
|
Lokala filer kan senare lagras i en tabell, exempelvis:
|
|
|
|
```text
|
|
media_file
|
|
```
|
|
|
|
En film ska kunna ha flera lokala filer eftersom olika omkodningar och versioner kan förekomma.
|
|
|
|
### 18.3 Manuella beslut
|
|
|
|
Manuellt bekräftade matchningar ska inte behöva lösas igen.
|
|
|
|
### 18.4 Visuella fingeravtryck
|
|
|
|
För svåra fall kan ett perceptuellt videofingeravtryck skapas genom att:
|
|
|
|
* extrahera bilder med intervall
|
|
* skala ned bilderna
|
|
* beräkna perceptuella hashvärden
|
|
* jämföra sekvenser av hashvärden
|
|
|
|
Detta ligger utanför den första versionen.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
## 19. Acceptanskriterier för första versionen
|
|
|
|
Den första versionen är godkänd när den kan:
|
|
|
|
1. läsa alla namn och längder från databasen
|
|
2. dela flerpersonsnamn på `+`
|
|
3. normalisera databasnamn och filnamn
|
|
4. hitta exakta normaliserade namn i smutsiga filnamn
|
|
5. hantera upprepade namn
|
|
6. hantera namn utan separatorer
|
|
7. prioritera den mest specifika flerpersonsposten
|
|
8. läsa faktisk videolängd med `ffprobe`
|
|
9. jämföra mot aktuell sitelängd
|
|
10. jämföra mot historiska sitelängder
|
|
11. rangordna kandidater
|
|
12. klassificera filer som `matched`, `ambiguous` eller `unmatched`
|
|
13. lämna osäkra filer för manuell inspektion
|
|
14. skriva separata rapporter
|
|
15. inte ändra filer eller databas
|
|
|
|
Det viktigaste kvalitetsmåttet är:
|
|
|
|
```text
|
|
precision bland automatiskt matchade filer
|
|
```
|
|
|
|
Målet är nära noll felaktiga automatiska matchningar, även om det innebär att en betydande andel filer lämnas för manuell granskning.
|