基于小波特征的台标识别

台标分割与识别在视频语义分析与检索中有着重要作用。首先分析了视频图像序列中台标区域分割算法,然后分析了台标小波特征参数提取方法,并利用提取的小波特征参数实现了台标识别。实验表明,基于小波特征参数的台标识别算法取得了较快的识别速度和较高的识别准确率。

基于改进Chamfer匹配的台标识别

已有电视台台标的识别技术多基于视频流处理,实时性较差,且对半透明台标识别效果不佳。为此,提出一种基于改进Chamfer匹配的台标识别方法。利用Canny算子提取台标边缘颜色及梯度方向,采用RANSAC算法对台标边缘进行优化,通过距离变换计算边缘梯度方向的距离图,并基于距离最短准则对其识别。实验结果表明,该方法能实现台标的单帧识别,克服半透明台标的识别难题,平均识别率达97.7%,平均识别时间为801 ms。