[发明专利]一种基于显式共享子空间的视频广告检测方法无效

专利信息
申请号: 201110335633.4 申请日: 2011-10-31
公开(公告)号: CN102436483A 公开(公告)日: 2012-05-02
发明(设计)人: 朱振峰;赵耀;杨厚德;刘楠 申请(专利权)人: 北京交通大学
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30
代理公司: 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 代理人: 黄家俊
地址: 100044 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 共享 空间 视频 广告 检测 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于多媒体检索技术领域,尤其涉及一种基于显式共享子空间的视频广告检测方法。

背景技术

随着科学技术和信息技术的进步,特别是计算机技术、网络技术和大容量存储技术的不断发展,人们已经运用各种手段大量的采集和生产了各种类型的多媒体信息数据。然而,随着图像和视频的长年积累,以及多媒体信息处理能力的下降,人们迫切地需要在浩瀚如海的多媒体数据中,快速而准确地找到自己感兴趣的内容。

最初对多媒体信息的检索采用文本检索技术,即通过人工方式生成多媒体信息的文本描述,如文件说明、标注等,然后采用文本检索技术实现对多媒体信息的检索。这种检索方式应用于多媒体信息的检索有其固有的缺陷。第一,多媒体信息所反映的全部语义很难用文本准确描述。第二,人工描述的方法易受到标注工作人员疏忽的影响而产生错误,且工作量巨大。第三,用户对多媒体信息的理解因人而异导致人工描述方式不够客观。第四,文本描述还受到语言的限制,如对于一个美国电影,却因为翻译的角度不一样,从而定义的中文名字也不一样。因此,研究基于内容的多媒体检索方法有着重要的现实意义。

为解决这些问题,人们提出基于内容的多媒体检索技术。所谓基于内容的多媒体检索是指对多媒体数据(如视频、音频流等)所蕴藏的物理的和语义的内容进行计算机分析理解,以方便用户查询,其本质是对无序的多媒体数据流结构化,提取语义信息,保证多媒体内容能被快速检索。

广告检测作为基于内容的视频检索的一个重要分支,正在引起人们越来越多的关注。这正是因为广告在人们生活中起着越来越重要的作用。作为商业信息的重要载体,广告在传递商业信息上起着无可替代的作用。许多商家花巨资为自己的产品打造精彩的广告来宣传自己的产品,扩大品牌影响力,增加销售量。作为监管企业的重要手段,相关的政府广告监测机构,如中华人民共和国国家工商行政管理总局广告监督管理司一直担任着组织、指导监督管理广告,查处虚假广告等违法行为的责任。作为获取商品信息的重要方法,人们也在不停的接收各种各样的广告信息。随着广告业的发展,广告的数量与日俱增,广告的类型也千差万别。如何自动的识别和检测出广告,已经成为研究的热点。为此人们提出了视频广告检测系统,希望利用该系统能够自动的检测出广告,并且定位广告的位置。

不同的人群对视频广告系统的具体需求不同,对于普通的电视观众,往往希望广告越少越好,这样不至于影响他们观看正常的电视节目。他们希望视频广告检测系统不仅能够完成广告的检测,还能够将广告剪切掉,这样他们就能够不受干扰的观看正常电视节目。对于商家,他们却希望观看到全面的广告,一方面,他们能够根据竞争对手的最新广告了解到竞争对手的最新动态,从而制定出合理的竞争策略。另一方面,他们也在检查自己的广告是否按照要求播放,是否达到预期的效果等等。对于政府机构,如国家工商行政管理总局广告监督管理司,广电总局等等,他们作为监管部门,对广告的内容要进行监管,看广告的内容是否违法违规,有没有欺骗观众。

视频广告检测算法千差万别,但是都是利用广告节目和普通电视节目的区别,在已有的基于内容的多媒体检索系统的基础上提出的视频广告检测系统。和广告检测算法基于的原理不同,我们将广告检测系统的算法分成以下三类:

1.基于台标方法

这种方法是利用了电视台的标识特点。我们知道,电视台在播放正常电视节目,如新闻,电视剧等的时候会将电视台的标识放在比较显眼的位置,让电视观众能够记住电视频道。而当电视台播放广告的时候,却会将自己的标识给隐藏起来。基于这样的差别,我们可以通过检测电视台标识的存在与否来看正在播放的节目是否是广告。一般情况下,电视台的台标分为三种:静态台标、半透明台标和动态台标。针对三种不同的台标,人们纷纷提出相应的检索算法,从而实现广告的检测。但是这种方法的缺陷主要有以下两点:第一,这种广告播放规则并不是适应于所有的电视台所有时段的电视节目;第二,半透明台标和动态台标由于本身的特点,如制作手法,表现方式等原因处理起来特别复杂,所以还没有比较成熟的广告检测和识别算法。

2.基于识别的方法

此方法的前提是建立庞大的广告数据库,然后采用相应的匹配算法确定待检测或识别的视频和数据库中广告的相似度,从而确定其是否为数据库中的广告。但是容易想象,这种方法的最大的缺点就是需要建立庞大的广告数据库,同时不断人工更新广告数据库以保证随时加入最新的广告以备检测。如何在巨大的存储内容中迅速的完成查询和匹配也是一个研究难题。

3.基于学习的方法

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