예시 적 인 사용 에서 , 사용 자 가 텔레비전 상 에서 영화 와 같 은 미디어 콘텐츠 를 시청 중 이 지만 , 이동 디바이스 상 의 나머지 부분 을 시청 하 도록 선택 하 는 것 을 고려 한다 . 사용자 는 자신 의 이동 전화 의 카메라 를 TV 에 겨눈다 ( point at ) . 이동 디바이스 는 유입 ( incoming ) 프레임 들 을 프로세싱 함 으로써 이동 디바이스 의 뷰파인더 를 통해 작동 하 는 TV 상 의 프로그래밍 을 식별 하 도록 트리거 링 된다 . 특히 , TV 상 의 이미지 는 TV 가 4 변형 이 라는 배경 레 버리 징 예상 ( background leveraging anticipation ) 으로부터 크롭 핑 되 고 ( cropped ) , 뷰파인더 에 중앙 설정 되 며 , 일반 적 으로 주변 보다 더 밝 다 . 아마도 머신 비전 인식 에 대해 예비 프로세싱 되 는 , 캡쳐 된 콘텐츠 의 부분 은 이 시퀀스 가 어느 영화 로부터 의 것 인지 발견 하 기 위하 여 서버 에 전송 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 그러 한 시스템 들 은 어느 영화 들 로부터 어느 장면 ( scene ) 들 이 추가 로 검사 되 어야 만 하 는지 빠르 게 발견 하 기 위하 여 해시 테이블 ( hash table ) 을 사용 할 수 있 다 . 해시 테이블 에 대한 키 ( key ) 는 프레임 들 에서 발견 된 컬러 들 의 로컬 화 된 히스토그램 을 사용 하 는 것 일 것 이 다 . 예컨대 , 이미지 ( 1 ) 의 좌측 상단 사분면 ( upper left quadrant ) 이 50 % 블루 픽셀 들 , 30 % 화이트 , 및 20 % 블랙 을 갖 고 , 그 후 이것 이 주어진 시간 에 걸쳐 30 % 블루 , 및 50 % 화이트 및 20 % 블랙 으로 변화 된다면 , 다른 3 개 사분면 들 과 함께 , 이 시그 니 쳐 ( signature ) 는 영화 데이터베이스 로부터 의 프레임 들 로부터 장면 들 을 좁히 는데 ( narrow down ) 사용 될 것 이 다 . 이 감소 된 세트 로부터 , 그 후 컬러 가 아닌 주파수 에 기반 하 여 프로세스 를 반복 할 것 이 다 . 상부 사분면 이 주어진 시간 에 700 개 에지 픽셀 들 을 갖 고 , 300 개 프레임 들 에 걸쳐 400 개 에지 들 이 되 면 , 이 패턴 은 세트 를 추가 로 감소 시킬 것 이 다 . 클립 들 에 대한 이 감소 된 세트 로부터 , 시스템 은 정확 한 프레임 으로 좁히 기 위해 추출 방법 에 기반 하 는 SIFT 또는 몇몇 다른 피쳐 를 이용 할 수 있 다 . 일단 영화 의 이름 및 타임스탬프 ( timestamp ) 가 발견 되 면 , 디바이스 는 독점 적 ( proprietary ) 서비스 에 연결 되 고 , 영화 전체 를 구매 하 고 그 후 다운로드 할 수 있 지만 , 제목 은 사용 자 가 현재 TV 상 에서 영화 ( film ) 를 시청 하 고 있 는 지점 으로부터 스트리밍 할 수 있 다 .