RU2738025C1 - Method of television channel logo detection in television broadcast - Google Patents
Method of television channel logo detection in television broadcast Download PDFInfo
- Publication number
- RU2738025C1 RU2738025C1 RU2020112628A RU2020112628A RU2738025C1 RU 2738025 C1 RU2738025 C1 RU 2738025C1 RU 2020112628 A RU2020112628 A RU 2020112628A RU 2020112628 A RU2020112628 A RU 2020112628A RU 2738025 C1 RU2738025 C1 RU 2738025C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- image
- search area
- template
- logo
- correlation coefficient
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Medical Informatics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области цифровой обработки сигналов, а именно к средствам машинного (компьютерного) распознавания изображения, реализующим алгоритм сравнения полученного изображения с соответствующим шаблоном (паттерном).The invention relates to the field of digital signal processing, namely, to means of machine (computer) image recognition that implements an algorithm for comparing the resulting image with the corresponding template (pattern).
Из уровня техники известны способы обнаружения логотипа телеканала в телевизионной трансляции, в которых осуществляют преобразование полученного телевизионного изображения и осуществляют его сравнение с соответствующим шаблоном (А. Воронов «Распознавание телевизионной рекламы» 09.09.2010 https://www.compression.ru/video/seminar/slides/2008_tv_commercial_detection.pdf).From the prior art, methods of detecting a logo of a TV channel in a television broadcast are known, in which the obtained television image is converted and compared with the corresponding template (A. Voronov "Recognition of television advertising" 09.09.2010 https://www.compression.ru/video/ seminar / slides / 2008_tv_commercial_detection.pdf).
В указанном источнике один из рассмотренных подходов обнаружения логотипа телеканала в телевизионной трансляции основан на выявлении в полученном изображении области со стабильными границами. Выявление для заданной последовательности кадров области со стабильными границами свидетельствует о присутствии в полученном изображении логотипа телеканала.In the specified source, one of the considered approaches for detecting the logo of a TV channel in a television broadcast is based on identifying an area with stable boundaries in the resulting image. Identification of an area with stable boundaries for a given sequence of frames indicates the presence of a TV channel logo in the resulting image.
Данный способ требует для реализации значительного количества времени (от десятков секунд до нескольких минут) вследствие необходимости анализа большой последовательности кадров. Достоверность способа напрямую зависит от количества проанализированных кадров и не подходит для мгновенного или покадрового определения присутствия логотипа в полученном изображении. Вследствие необходимости реализации сложных алгоритмов вычисления и анализа большого количества информации, необходимым является наличие больших вычислительных мощностей. Кроме того, указанный способ не обеспечивает достаточной надежности и достоверности обнаружения логотипа телеканала, поскольку он основан на косвенном анализе (выявление области со стабильными границами), в нем недостаточно исключается влияние помех и фона, не учитывается область возможного нахождения логотипа что может привести к не распознаванию логотипа или к ложному распознаванию.This method requires a significant amount of time to implement (from tens of seconds to several minutes) due to the need to analyze a large sequence of frames. The reliability of the method directly depends on the number of analyzed frames and is not suitable for instant or frame-by-frame determination of the presence of a logo in the resulting image. Due to the need to implement complex algorithms for calculating and analyzing a large amount of information, it is necessary to have large computing power. In addition, this method does not provide sufficient reliability and reliability of detecting the logo of the TV channel, since it is based on indirect analysis (identification of an area with stable boundaries), it does not sufficiently exclude the influence of interference and background, the area of possible location of the logo is not taken into account, which can lead to non-recognition. logo or false recognition.
Другой подход, рассмотренный в упомянутом источнике информации, предусматривает, что для обнаружения логотипа телеканала в телевизионной трансляции, на основе последовательности кадров создается шаблон логотипа и осуществляется его поиск по краям (углам) полученного изображения. Алгоритм сравнения полученного изображения с соответствующим шаблоном основан на определении количества пикселей полученного изображения, совпавших с пикселями шаблона. Порог наличия логотипа в кадре может быть получен на основании соответствующих гистограмм распределения.Another approach, considered in the aforementioned source of information, provides that in order to detect the logo of a TV channel in a television broadcast, based on the sequence of frames, a logo template is created and searched for along the edges (corners) of the resulting image. The algorithm for comparing the obtained image with the corresponding template is based on determining the number of pixels of the obtained image that coincide with the pixels of the template. The threshold for the presence of a logo in a frame can be obtained based on the corresponding distribution histograms.
Для осуществления способа, вследствие необходимости реализации сложных алгоритмов вычисления, необходимым является наличие больших вычислительных мощностей. Кроме того, указанный способ не обеспечивает достаточной надежности и достоверности обнаружения логотипа, поскольку в нем недостаточно исключается влияние помех, не учитывается возможность изменения фона, область поиска логотипа является ограниченной, отсутствует возможность выявления анимированного, полупрозрачного или иного трудноидентефицируемого логотипа телеканала.To implement the method, due to the need to implement complex computation algorithms, it is necessary to have large computing power. In addition, this method does not provide sufficient reliability and reliability of logo detection, since it does not sufficiently eliminate the influence of interference, does not take into account the possibility of changing the background, the search area for the logo is limited, there is no possibility of identifying an animated, translucent or other hard-to-identify TV channel logo.
Наиболее близким аналогом является раскрытый в RU 2615335 С2, 04.04.2017 способ обнаружения логотипа телеканала в телевизионной трансляции, в котором для обнаружения логотипа телеканала в телевизионной трансляции, на основе анализа кадров изображения создается и сохраняется в памяти изображение шаблона логотипа и осуществляется его поиск в заданной области поиска полученного изображения, посредством поэтапного сравнения шаблона и части кадра в области поиска.The closest analogue is the method disclosed in RU 2615335 C2, 04/04/2017 for detecting a TV channel logo in a television broadcast, in which, in order to detect a TV channel logo in a television broadcast, an image of a logo template is created and stored in memory based on the analysis of image frames and is searched for in a given the search area of the obtained image by step-by-step comparison of the template and part of the frame in the search area.
Указанный известный способ предполагает реализацию сложного вычислительного алгоритма обработки полученного изображения, заключающегося в преобразовании цветового пространства изображения телевизионного экрана в цветовое пространство, в котором разделяются яркость и цветность, и вычислении разности между значением яркости каждого пиксела в сохраненном шаблоне логотипе телеканала и значением яркости соответствующего пиксела в соответствующей области для определения совпадения между шаблоном и частью полученного изображения. Кроме того, в известном способе, в случае, если в результате определения совпадения между шаблоном и частью полученного изображения степень достоверности определения не соответствует установленной, предполагается информационное взаимодействие с удаленным сервером, что требует введение дополнительных вычислительных мощностей, каналов связи и увеличивает время обработки полученного изображения. Также известный способ не исключает ложноположительные случаи распознавания логотипа телеканала, в нем не учитывается влияние и возможность изменения помех и фона, что делает его недостаточно достоверным.This known method involves the implementation of a complex computational algorithm for processing the resulting image, which consists in converting the color space of the television screen image into a color space in which brightness and chromaticity are separated, and calculating the difference between the brightness value of each pixel in the saved template of the TV channel logo and the brightness value of the corresponding pixel in the appropriate area to determine the match between the template and a portion of the resulting image. In addition, in the known method, if, as a result of determining the match between the template and a part of the obtained image, the degree of reliability of the determination does not correspond to the established one, information interaction with a remote server is assumed, which requires the introduction of additional computing power, communication channels and increases the processing time of the obtained image ... Also, the known method does not exclude false positive cases of recognition of the TV channel logo, it does not take into account the influence and the possibility of changing the noise and background, which makes it insufficiently reliable.
Задачей и техническим результатом заявленного способа является повышение надежности и достоверности способа обнаружения логотипа телеканала в телевизионной трансляции при одновременном уменьшении затрачиваемого времени и мощности используемого вычислительного оборудования, возможность проведения покадрового анализа изображения.The task and the technical result of the claimed method is to increase the reliability and reliability of the method for detecting the logo of the TV channel in a television broadcast while reducing the time and power of the computing equipment used, the possibility of frame-by-frame image analysis.
Указанное достигается за счет того, что в способе обнаружения логотипа телеканала в телевизионной трансляции, на основе анализа изображения создается и сохраняется в памяти изображение шаблона логотипа и осуществляется его поиск в заданной области поиска полученного изображения, посредством поэтапного сравнения шаблона и части кадра в области поиска, осуществляется предварительная обработка полученного изображения и изображения шаблона, для чего цветность уменьшается до градаций серого, выделяются границы объектов, снижается контрастность однотонных участков; затем в заданной области поиска выбирается заданное от общего числа пикселей количество точек, для указанных выбранных точек полученного изображения и соответствующих точек изображения шаблона вычисляется процент совпадения для каждой градации серого, после чего вычисляется произведение указанных процентов совпадения для каждой градации серого, в том случае, если полученный нормированный процент похожих точек во всей области поиска больше заданного значения, делается вывод о возможном наличии на кадре полученного изображения логотипа телеканала; после чего область поиска разделяется на несколько зон, внутри каждой зоны выделяют несколько окон с уменьшенным масштабом, для каждой зоны вычисляется корреляция изображения шаблона и области поиска в полученном изображении посредством: расчета для каждой строчки и столбца L2 нормы, нормирования ее на длину вектора, получения соответствующих значений коэффициентов построчной и столбцовой корреляции, после чего вычисляется произведение построчной и столбцовой корреляций, затем для каждой из нескольких зон, вычисляется средний коэффициент корреляции по окнам с разными масштабам, при этом в случае, если для каждой зоны коэффициент выше установленного значения, осуществляется этап, в котором сравнение проводится для центра заданной области поиска и изображения шаблона, уменьшенного в несколько раз, по сравнению с оригинальным размером, для чего вычисляется скалярное произведение указанного уменьшенного изображения шаблона и изображения центра области поиска и нормализуется на L2 норму между первой и второй матрицами, в том случае, если коэффициент корреляции выше установленного значения, делается вывод о наличии на кадре полученного изображения логотипа телеканала.This is achieved due to the fact that in the method of detecting the logo of a TV channel in a television broadcast, based on the analysis of the image, an image of the logo template is created and stored in memory, and it is searched in a predetermined search area for the obtained image by step-by-step comparison of the template and a part of the frame in the search area preliminary processing of the resulting image and the template image is carried out, for which the chromaticity is reduced to grayscale, the boundaries of objects are highlighted, the contrast of monochromatic areas is reduced; then, in the specified search area, the number of points specified from the total number of pixels is selected, for the specified selected points of the obtained image and the corresponding points of the template image, the percentage of coincidence for each shade of gray is calculated, after which the product of the specified percent of coincidence for each shade of gray is calculated, in the event that the obtained normalized percentage of similar points in the entire search area is greater than the specified value, a conclusion is made about the possible presence of the TV channel logo on the frame of the received image; after which the search area is divided into several zones, within each zone, several windows with a reduced scale are selected, for each zone the correlation of the template image and the search area in the resulting image is calculated by: calculating the norm for each line and column L2, normalizing it to the vector length, obtaining the corresponding values of the row and column correlation coefficients, after which the product of row and column correlations is calculated, then for each of several zones, the average correlation coefficient is calculated for windows with different scales, and if for each zone the coefficient is higher than the set value, the stage is performed , in which the comparison is carried out for the center of the specified search area and the template image reduced by several times compared to the original size, for which the dot product of the specified reduced template image and the image of the center of the search area is calculated and normalized to the L2 norm between by the first and second matrices, in the event that the correlation coefficient is higher than the set value, it is concluded that there is a TV channel logo on the frame of the obtained image.
В частном случае реализации заявленного способа (далее - в частном случае), при вычислении процента совпадения для каждой градации серого используется от 2 до 10 значений градации серого.In a particular case of the implementation of the claimed method (hereinafter referred to as a particular case), when calculating the percentage of coincidence for each gray scale, from 2 to 10 gray scale values are used.
В частном случае, значение количества выбираемых от общего числа пикселей точек составляет 10-20%.In a particular case, the value of the number of points selected from the total number of pixels is 10-20%.
В частном случае, значение нормированного процента похожих точек во всей области поиска, при превышении которого делается вывод о возможном наличии на кадре полученного изображения логотипа телеканала, составляет от 5 до 15%.In a particular case, the value of the normalized percentage of similar points in the entire search area, when exceeded, a conclusion is made about the possible presence of the received image of the TV channel logo on the frame, is from 5 to 15%.
В частном случае, значение среднего коэффициента корреляции по окнам с разными масштабами, при превышении которого осуществляется этап, на котором определяется значение коэффициента корреляции между изображением центра заданной области поиска и изображением шаблона, уменьшенного в несколько раз, составляет от 70 до 90%.In a particular case, the value of the average correlation coefficient for windows with different scales, upon exceeding which the stage is performed, at which the value of the correlation coefficient between the image of the center of a given search area and the image of the template, reduced by several times, is determined, is from 70 to 90%.
В частном случае, значение коэффициента корреляции между изображением центра заданной области поиска и изображением шаблона, уменьшенного в несколько раз, при превышении которого делается вывод о наличии на кадре полученного изображения логотипа телеканала, составляет от 10 до 25%.In a particular case, the value of the correlation coefficient between the image of the center of the given search area and the image of the template, reduced by several times, when exceeding which, it is concluded that the received image of the TV channel logo is present on the frame is from 10 to 25%.
В частном случае, при определении среднего коэффициента корреляции по окнам с разными масштабами, область поиска делится на 3-10 зон, внутри каждой зоны выделяется от 2 до 5 окон, уменьшенных в масштабе от 1,15 до 2 раз.In a particular case, when determining the average correlation coefficient for windows with different scales, the search area is divided into 3-10 zones; within each zone, 2 to 5 windows are allocated, scaled down from 1.15 to 2 times.
В частном случае, при определении значение коэффициента корреляции между изображением центра заданной области поиска и изображением шаблона, шаблон уменьшается в масштабе от 2 до 3 раз.In a particular case, when determining the value of the correlation coefficient between the image of the center of the specified search area and the image of the template, the template is reduced in scale from 2 to 3 times.
В частных случаях, вывод об отсутствии на полученном изображении логотипа делается, если: полученный нормированный процент похожих точек во всей области поиска ниже установленного значения; или для каждой зоны полученный средний коэффициент ниже установленного значения; или коэффициент корреляции уменьшенных изображений ниже установленного значения.In special cases, the conclusion about the absence of a logo on the resulting image is made if: the obtained normalized percentage of similar points in the entire search area is below the set value; or for each zone the average coefficient obtained is lower than the specified value; or the correlation coefficient of the thumbnail images is below a set value.
В частном случае, если коэффициент корреляции по окнам с разными масштабами для каждой зоны ниже установленного значения или коэффициент корреляции уменьшенных изображений ниже установленного значения, считается что кадр не содержит логотипа, а на предыдущем этапе способа было допущено ложноположительное установление факта возможного наличия логотипа.In a particular case, if the correlation coefficient for windows with different scales for each zone is below the set value or the correlation coefficient of the reduced images is below the set value, it is considered that the frame does not contain a logo, and at the previous stage of the method, a false positive establishment of the fact of the possible presence of a logo was made.
В заявленном способе, отсутствие необходимости обмена данными с внешними серверами, наряду с использованием на первом этапе способа упрощенного алгоритма сравнения изображения шаблона и изображения области поиска, при котором сравнение осуществляется по нескольким (а не по 256 как в известном уровне техники) значениям градации серого для некоторого количества выбранных точек (а не для всех 100% пикселей) ускоряет процесс, уменьшает время обнаружения логотипа телеканала и позволяет отказаться от использования вычислительного оборудования высокой мощности. При этом реализация указанного первого этапа способа наряду с проведением следующих этапов сравнения повышает достоверность и надежность заявленного способа, за счет возможности проведения покадрового анализа, исключения влияния помех, возможности выделения логотипа на неконтрастном фоне, исключения ложноположительного распознавания логотипа на этапах расчета коэффициента корреляции по окнам с разными масштабами и расчета коэффициента корреляции между изображением центра заданной области поиска и изображением шаблона, уменьшенного в несколько раз.In the claimed method, there is no need to exchange data with external servers, along with the use at the first stage of the method of a simplified algorithm for comparing the template image and the image of the search area, in which the comparison is carried out using several (and not 256 as in the prior art) grayscale values for a certain number of selected points (and not for all 100% of pixels) speeds up the process, reduces the time it takes to detect the TV channel's logo, and eliminates the need for high-power computing equipment. At the same time, the implementation of the specified first stage of the method, along with the following comparison steps, increases the reliability and reliability of the claimed method, due to the possibility of frame-by-frame analysis, elimination of the influence of interference, the possibility of highlighting the logo on a non-contrasting background, eliminating false positive logo recognition at the stages of calculating the correlation coefficient for different scales and calculating the correlation coefficient between the image of the center of a given search area and the image of the template, reduced several times.
В заявленном способе полученное изображение может быть получено устройством получения (захвата) изображений (например, камерой, в том числе с ПЗС матрицей) с экрана (например, телевизора, компьютера) и передаваться для дальнейшей обработки. Кроме того, в заявленном способе полученное изображение может извлекаться из сигнала сети телевещания соответствующим декодером (ТВ тюнером и т.д.) и передаваться для дальнейшей обработки. Таким образом, заявленный способ может быть реализован на соответствующей аппаратной базе телевизионных приемников, компьютеров с соответствующим оборудованием, принимающим телевизионный сигнал, в том числе мобильных устройств.In the claimed method, the resulting image can be obtained by a device for obtaining (capturing) images (for example, a camera, including a CCD matrix) from a screen (for example, a TV, computer) and transmitted for further processing. In addition, in the claimed method, the resulting image can be extracted from the signal of the TV broadcasting network by an appropriate decoder (TV tuner, etc.) and transmitted for further processing. Thus, the claimed method can be implemented on the appropriate hardware base of television receivers, computers with appropriate equipment that receives a television signal, including mobile devices.
В качестве примера рассмотрена возможность определения присутствия логотипа телеканала на полученном цветном кадре телевизионной трансляции с разрешением 720×576 пикселей. Время «обработки» одного кадра указанного размера составило менее 5 мс. Для реализации алгоритма использовался одноядерный процессор, для сравнения на изображениях шаблона и кадра трансляции, в области поиска, было выбрано случайным образом 1\9 точек от общего числа пикселей, для которых сравнивалось 3 значения градации серого: процент совпадения белых с белыми, черных с черными, серых с серыми. На втором этапе область была разделена на 5 зон, окна были уменьшены в масштабе 2, 2^3/4, 2^(0.5), 2^(1/4) раз. На третьем этапе способа изображение логотипа было уменьшено в 2^(5/4) раз.As an example, the possibility of determining the presence of a TV channel logo on the received color frame of a television broadcast with a resolution of 720 × 576 pixels is considered. The "processing" time for one frame of the specified size was less than 5 ms. To implement the algorithm, a single-core processor was used, for comparison on the images of the template and the broadcast frame, in the search area, 1/9 points of the total number of pixels were randomly selected, for which 3 grayscale values were compared: the percentage of coincidence of white with white, black with black , gray with gray. At the second stage, the area was divided into 5 zones, the windows were reduced in a scale of 2, 2 ^ 3/4, 2 ^ (0.5), 2 ^ (1/4) times. At the third stage of the method, the logo image was reduced by 2 ^ (5/4) times.
В результате анализа результатов использования заявленного способа было установлено, что точность определения логотипа телеканала составляет не менее 73%, для набора данных видеосигнала полученных с 24 ч. трансляции 35 вариантов федеральных каналов с разных регионов РФ.As a result of the analysis of the results of using the claimed method, it was found that the accuracy of determining the logo of the TV channel is at least 73%, for a set of video signal data obtained from 24 hours of broadcasting 35 variants of federal channels from different regions of the Russian Federation.
Claims (10)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020112628A RU2738025C1 (en) | 2020-03-27 | 2020-03-27 | Method of television channel logo detection in television broadcast |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2020112628A RU2738025C1 (en) | 2020-03-27 | 2020-03-27 | Method of television channel logo detection in television broadcast |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2738025C1 true RU2738025C1 (en) | 2020-12-07 |
Family
ID=73792806
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2020112628A RU2738025C1 (en) | 2020-03-27 | 2020-03-27 | Method of television channel logo detection in television broadcast |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2738025C1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113537303A (en) * | 2021-06-24 | 2021-10-22 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | Multi-optical target rapid classification and identification method based on template matching |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8059865B2 (en) * | 2007-11-09 | 2011-11-15 | The Nielsen Company (Us), Llc | Methods and apparatus to specify regions of interest in video frames |
| RU2535184C2 (en) * | 2013-01-11 | 2014-12-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса" (ФГБОУ ВПО "ЮРГУЭС") | Method and apparatus for detecting local features on image |
| US8934734B1 (en) * | 2009-03-05 | 2015-01-13 | Google Inc. | Video identification through detection of proprietary rights logos in media |
| RU2615335C2 (en) * | 2013-11-06 | 2017-04-04 | Сяоми Инк. | Method, device, television and system for recognising television station logo |
| RU2669470C1 (en) * | 2017-12-25 | 2018-10-12 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Донской государственный технический университет" (ДГТУ) | Device for removing logos and subtitles from video sequences |
-
2020
- 2020-03-27 RU RU2020112628A patent/RU2738025C1/en active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8059865B2 (en) * | 2007-11-09 | 2011-11-15 | The Nielsen Company (Us), Llc | Methods and apparatus to specify regions of interest in video frames |
| US8934734B1 (en) * | 2009-03-05 | 2015-01-13 | Google Inc. | Video identification through detection of proprietary rights logos in media |
| RU2535184C2 (en) * | 2013-01-11 | 2014-12-10 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса" (ФГБОУ ВПО "ЮРГУЭС") | Method and apparatus for detecting local features on image |
| RU2615335C2 (en) * | 2013-11-06 | 2017-04-04 | Сяоми Инк. | Method, device, television and system for recognising television station logo |
| RU2669470C1 (en) * | 2017-12-25 | 2018-10-12 | федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Донской государственный технический университет" (ДГТУ) | Device for removing logos and subtitles from video sequences |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113537303A (en) * | 2021-06-24 | 2021-10-22 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | Multi-optical target rapid classification and identification method based on template matching |
| CN113537303B (en) * | 2021-06-24 | 2023-01-06 | 中国科学院西安光学精密机械研究所 | Multi-optical target rapid classification and identification method based on template matching |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US6101274A (en) | Method and apparatus for detecting and interpreting textual captions in digital video signals | |
| US7492926B2 (en) | Method for identifying a person from a detected eye image | |
| CN111144366A (en) | Strange face clustering method based on joint face quality assessment | |
| US20060088209A1 (en) | Video image quality | |
| KR100207426B1 (en) | Apparatus for sorting texture using size and direction of pattern | |
| US9596520B2 (en) | Method and system for pushing information to a client | |
| JPH07203303A (en) | Method and apparatus for supplying data | |
| CN112749696B (en) | Text detection method and device | |
| CN108898132A (en) | A kind of terahertz image dangerous material recognition methods based on Shape context description | |
| US6738512B1 (en) | Using shape suppression to identify areas of images that include particular shapes | |
| CN115953566B (en) | Feature analysis method, system and medium for infrared thermal imager | |
| US20180197042A1 (en) | Logo detection video analytics | |
| US10270872B2 (en) | Information pushing method and system | |
| RU2738025C1 (en) | Method of television channel logo detection in television broadcast | |
| Gangopadhyay et al. | FACE DETECTION AND RECOGNITION USING HAAR CLASSIFIER AND LBP HISTOGRAM. | |
| CN107292892B (en) | Video frame image segmentation method and device | |
| RU2739716C1 (en) | Method of television channel logo detection in television broadcast | |
| RU2771212C1 (en) | Method for detecting the logo of a tv channel in a television broadcast | |
| US8718366B2 (en) | Moving text detection in video | |
| CN116188826A (en) | Template matching method and device under complex illumination condition | |
| US11525671B2 (en) | High contrast structured light patterns for QIS sensors | |
| CN113486788A (en) | Video similarity determination method and device, electronic equipment and storage medium | |
| CN111178167B (en) | Method and device for checking lasting lens, electronic equipment and storage medium | |
| RU2737346C1 (en) | Method of comparing image with template | |
| CN114463242A (en) | Image detection method, device, storage medium and device |