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基本信息
- 項(xiàng)目名稱(chēng)：
- 基于SIFT算法的臺(tái)標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)
- 來(lái)源：
- 第十二屆“挑戰(zhàn)杯”省賽作品
- 小類(lèi)：
- 信息技術(shù)
- 大類(lèi)：
- 科技發(fā)明制作A類(lèi)
- 簡(jiǎn)介：
- 電視臺(tái)臺(tái)標(biāo)是區(qū)分電視臺(tái)的重要標(biāo)識(shí)。利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別臺(tái)標(biāo),在日常應(yīng)用中能幫助電視節(jié)目監(jiān)控及媒資管理部門(mén)提高工作效率。本文通過(guò)分析電視臺(tái)標(biāo)的特點(diǎn)，提出了一種基于SIFT算法的臺(tái)標(biāo)識(shí)別方法，并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了相應(yīng)的臺(tái)標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法具有較高的識(shí)別精度，具有很強(qiáng)的抗亮度變化、噪聲干擾以及背景變化能力，具有較高的實(shí)用價(jià)值。
- 詳細(xì)介紹：
- 該系統(tǒng)主要由四個(gè)模塊組成：①模板圖提取模塊，②決定塊與歸屬塊劃分模塊，③臺(tái)標(biāo)預(yù)判模塊，④SIFT特征點(diǎn)檢測(cè)模塊。模塊①首先采集各個(gè)電視臺(tái)的臺(tái)標(biāo)模板，用于臺(tái)標(biāo)識(shí)別的基準(zhǔn)。由于要作為特征點(diǎn)的提取，對(duì)模板的質(zhì)量有很高的要求：噪聲不應(yīng)太大，背景不能太復(fù)雜,以免影響特征點(diǎn)的有效提取。一般情況下，我們將黑背景的臺(tái)標(biāo)作為模板，這樣就克服了以上提到的因素影響；對(duì)模板做二值處理后，根據(jù)二值圖扣取原圖。模塊②根據(jù)臺(tái)標(biāo)特征劃分決定塊與歸屬塊。通過(guò)模塊①和模塊②，可將扣取的原圖以及臺(tái)標(biāo)模板劃分的決定塊與歸屬快相對(duì)位置參數(shù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)，用于實(shí)際視頻的臺(tái)標(biāo)檢測(cè)。模塊③是對(duì)視頻等間隔抽幀，再根據(jù)幀差法做預(yù)判，按一定閾值，篩除不匹配的臺(tái)標(biāo)模板，從而縮小識(shí)別范圍；模塊④采用SIFT算法提取特征點(diǎn)，根據(jù)特征點(diǎn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果做出最終判斷。模塊③和模塊④根據(jù)從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取的決定塊與歸屬塊位置參數(shù)對(duì)被檢測(cè)臺(tái)標(biāo)圖進(jìn)行區(qū)域劃分，再對(duì)所劃分的區(qū)域做亮度預(yù)判和SIFT算法的特征點(diǎn)提取，最終做出判斷。
作品專(zhuān)業(yè)信息
設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)
- 設(shè)計(jì)目的：播出機(jī)構(gòu)需要每天選擇特定的電視節(jié)目進(jìn)行收錄，處理，廣電監(jiān)控部門(mén)需要對(duì)每天節(jié)目實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。這些都需要采取人工監(jiān)控處理的方法，工作效率低、易受外界干擾。通過(guò)自動(dòng)提取與識(shí)別的方法，在大量視頻流中準(zhǔn)確、快捷地實(shí)現(xiàn)自動(dòng)定臺(tái)，將能夠?yàn)橄嚓P(guān)單位的視頻自動(dòng)搜索、收錄、分析和檢索提供有效的技術(shù)支持。 創(chuàng)新點(diǎn)：基于分塊形狀特征匹配和SIFT算法的臺(tái)標(biāo)識(shí)別 技術(shù)關(guān)鍵：分塊形狀特征匹配，SIFT算法
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 目前存在的臺(tái)標(biāo)識(shí)別算法主要分為兩類(lèi)：基于顏色直方圖的臺(tái)標(biāo)識(shí)別和普通Hu不變矩的臺(tái)標(biāo)識(shí)別。其中，基于顏色直方圖的臺(tái)標(biāo)識(shí)別是利用不同臺(tái)標(biāo)的不同色調(diào)進(jìn)行識(shí)別，將待識(shí)別的臺(tái)標(biāo)提取顏色直方圖，與庫(kù)中預(yù)存的直方圖匹配，距離相近的即為檢測(cè)臺(tái)標(biāo)，這種算法最大的缺點(diǎn)在于，對(duì)相似顏色和透明臺(tái)標(biāo)不易識(shí)別；普通Hu不變矩的算法利用了臺(tái)標(biāo)的形狀特征進(jìn)行識(shí)別匹配，由于臺(tái)標(biāo)背景的干擾和噪聲的存在，影響了輪廓的提取，降低了識(shí)別率。鑒于此，本文提出了基于SIFT算法的臺(tái)標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)，將臺(tái)標(biāo)分割成決定塊與歸屬塊，再利用SIFT算法進(jìn)行匹配。此方法最大好處在于，減少了噪聲干擾和背景的影響。 具體技術(shù)分析見(jiàn)附件：《基于SIFT算法的臺(tái)標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)》。
獲獎(jiǎng)情況及鑒定結(jié)果
- 2011年4月在中國(guó)傳媒大學(xué)挑戰(zhàn)杯校內(nèi)選拔中榮獲一等獎(jiǎng)
作品所處階段
- 中試階段
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 通過(guò)專(zhuān)利申請(qǐng)進(jìn)行技術(shù)轉(zhuǎn)讓
作品可展示的形式
- 現(xiàn)場(chǎng)演示
使用說(shuō)明,技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說(shuō)明,市場(chǎng)分析,經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測(cè)
- 1，需將模板圖片放置在默認(rèn)E盤(pán)符下。識(shí)別的視頻格式應(yīng)與采集模板圖片的視頻格式一樣。 2，須將提供的數(shù)據(jù)庫(kù)在SQL2000中還原。 3，在E盤(pán)符下放入存有模板圖的文件夾，同時(shí)建立一個(gè)文件名為aa的文件夾。 優(yōu)點(diǎn)：具有較好的識(shí)別精度，且易于實(shí)現(xiàn)，具有較高的實(shí)用價(jià)值。可有效的應(yīng)用于視頻檢索系統(tǒng)。 應(yīng)用范圍：媒資管理部門(mén)可以利用該系統(tǒng)對(duì)大量電視節(jié)目視頻依據(jù)臺(tái)標(biāo)進(jìn)行自動(dòng)分類(lèi)。同時(shí)也能根據(jù)視頻中特定標(biāo)志，進(jìn)行檢索分類(lèi)管理。
同類(lèi)課題研究水平概述
- 目前存在的臺(tái)標(biāo)識(shí)別算法主要分為幾類(lèi)：基于顏色直方圖，普通Hu不變矩，加權(quán)Hu不變矩，空間分布直方圖等。其中，基于顏色直方圖的臺(tái)標(biāo)識(shí)別是利用不同臺(tái)標(biāo)的不同色調(diào)進(jìn)行識(shí)別，將待識(shí)別的臺(tái)標(biāo)提取顏色直方圖，與庫(kù)中預(yù)存的直方圖匹配，距離相近的即為檢測(cè)臺(tái)標(biāo)，這種算法最大的缺點(diǎn)在于，對(duì)相似顏色和透明臺(tái)標(biāo)不易識(shí)別；普通Hu不變矩的算法利用了臺(tái)標(biāo)的形狀特征進(jìn)行識(shí)別匹配，由于臺(tái)標(biāo)背景的干擾和噪聲的存在，影響了輪廓的提取，降低了識(shí)別率（識(shí)別率約為56%），加權(quán)Hu不變矩的識(shí)別率有所提高（約為76.7%） ，但任然不盡理想；利用空間分布贏方圖和HSV空間的彩色直方圖相結(jié)合的方法進(jìn)行臺(tái)標(biāo)識(shí)別，該算法采用遍歷識(shí)別，隨著知識(shí)庫(kù)中臺(tái)標(biāo)數(shù)量的增加，計(jì)算效率會(huì)逐步下降，對(duì)半透明臺(tái)標(biāo)識(shí)別效果不是很理想 。鑒于此，本文提出了基于分塊特征匹配和SIFT算法的臺(tái)標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)，首先將臺(tái)標(biāo)拆分成多個(gè)獨(dú)立單元，先提取形狀特征，和數(shù)據(jù)庫(kù)中的樣本進(jìn)行預(yù)判斷，篩選出形狀特征比較相似的幾幅臺(tái)標(biāo)圖像（數(shù)量可自由設(shè)置），然后利用SIFT算法對(duì)篩選出的臺(tái)標(biāo)進(jìn)行精確識(shí)別。SIFT算法具有很強(qiáng)的抗亮度變化、尺度縮放和噪聲干擾，同時(shí)也避免了背景變化的影響，充分利用了每一個(gè)臺(tái)標(biāo)的自身特征。此方法的優(yōu)越性在于：充分利用形狀特征匹配（識(shí)別速度快，精度低）和SIFT算法匹配（識(shí)別速度慢，精度高）的各自?xún)?yōu)點(diǎn)，同時(shí)有避開(kāi)其缺點(diǎn)，這樣不僅提高了識(shí)別速度，而且有相當(dāng)高的識(shí)別率。
