基于镜头的鲁棒视频广告检测

随着多媒体技术的发展,自动检测出数字视频节目里面嵌入的广告是很具挑战性的研究.然而,由于嵌入的广告的制作方式和表现手法的多样性,很多自动检测模型的实验结果往往不甚理想.为了提高检测系统的鲁棒性,提出了3阶段广告检测系统.首先,提出了基于区域特征重要性的镜头检测算法(RBFID,region-based feature im-portance detection),实现视频播放中突变镜头和消隐镜头的检测,同时从每个镜头提取出一些统计特征用来标识镜头.然后,利用SVM的优异分类特性实现镜头分类.最后为了能得到精确的广告视频段,利用广告视频在内容和时间上的连续性来消除错分的镜头,然后将广告镜头整合成广告视频段.本系统在30个电视节目的片段上进行验证,实验结果表明此广告检测系统具有实用性.

流媒体中的广告视频检测系统设计

数字化浪潮的发展使得电视台和信息服务商对广告视频检测技术的要求越来越高。本文介绍了基于内容的流媒体中的广告视频检测关键技术:镜头分割和帧匹配技术,并对其中的关键技术进行比较,提出了适合于广告视频检测的技术。同时研究了现有的广告视频检测系统流程,提出一种改进的广告视频检测系统流程设计,以提高检测的查到率。在多个电视节目上进行验证,实验结果表明此改进的广告视频检测系统具有较强的实用性。