Detección de anuncios de televisión mediante software presentación

Detección de anuncios de televisión mediante software

Detección automática de anuncios de televisión

Detección de anuncios de televisión mediante

software

Autor: Daniel Martínez Campos Tutor: José Ramón Cerquides Bueno

Dpt. Teoría de la señal y comunicaciones – ETSI Sevilla, 26 de Septiembre de 2013

Índice de contenidos

1. Introducción 1. Necesidad tecnológica 2. Aproximación al problema

2. Desarrollo de contenidos 1. Conceptos

1. Cambio de plano 2. Concepto de huella

2. Desarrollo 1. Algoritmo 2. Frecuencia de muestreo 3. Interfaz

3. Pruebas 1. De detección 2. De calidad de vídeo

3. Conclusiones

Detección de anuncios de televisión mediante software Daniel Martínez Campos

Pág. 1

Introducción: Necesidad tecnológica


Pág. 2

Detección automática de anuncios

Reduce error y costes

Interés de grandes

empresas

Publicidad en TV

Gran negocio

Seguimiento

Introducción: Aproximación al problema


Pág. 3

Cambio de plano

Generación de huella

Detección de huella

Desarrollo de contenidos: Conceptos


Pág. 4

Mapa de bits

Secuencia de vídeo

Fotograma Zona ampliada Pixel

Estructura de color



Pág. 5

Cambio de plano

Cambio de plano



Pág. 6

Procesamiento de imagen

1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1

1 1 1 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0

Imagen capturada Escala de grises Imagen comprimida

Huella de imagen



Pág. 7

Color negro

Escala de grises ColorGris = 0.3𝑅𝑖 + 0.59𝐺𝑖 + 0.11𝐵𝑖

w

h

N = w · h

𝐶𝑜𝑙𝑜𝑟 = 1

𝑁 (0.3𝑅𝑖 + 0.59𝐺𝑖 + 0.11𝐵𝑖)

𝑁

𝑖=0



Pág. 8

Falsos cambios de plano

Cambio de plano de difícil detección



Pág. 9

Umbral de negro

Histograma

Frec

uen

cia

Intensidad de color

Desarrollo de contenidos: Algoritmos


Pág. 10

Generación de huellas

Captura, convierte B/N y comprime

Calcula valor medio de color

Plano Negro

Flag Cambio Plano = true, 𝑡1 = Hora actual

Sí

No CamPlano == true

Sí

No

𝑑𝑖𝑓𝑡 = HoraAct - 𝑡1

𝑑𝑖𝑓𝑡 > 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑏 Flag Cambia Plano = false

Genera Huella, guarda huella y muestra resultados

Sí

No

No

Desarrollo de contenidos: Algoritmos


Pág. 11

Detección de huellas

Captura, convierte B/N y comprime

Calcula valor medio de color

Plano Negro

Flag Cambio Plano = true, 𝑡1 = Hora actual

No CamPlano == true

Sí

No

𝑑𝑖𝑓𝑡 > 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑏

Sí

No

No

Encuentra Huella

Genera y busca huella

No Guardar en lista

Muestra resultados

Desarrollo de contenidos: Muestreo


Pág. 12

Frecuencia de muestreo

𝑡𝑓

𝑡𝑚

𝑡𝑓 = 𝑇𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒

𝑡𝑚 = 𝑇𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝑚𝑢𝑒𝑠𝑡𝑟𝑒𝑜

𝑡𝑚 < 𝑡𝑓

PAL = 25 fps

NTSC = 30 fps

𝑡𝑟 = 𝑇𝑖𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑠𝑝𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑜𝑗𝑜 𝑕𝑢𝑚𝑎𝑛𝑜

𝑡𝑟 > 33 𝑚𝑠𝑒𝑔 ≈ 30 𝑓𝑝𝑠

Desarrollo de contenidos: Interfaz


Pág. 13

Generación de huellas

1 2 3 4

5 6

1. Nombre de la aplicación 2. Filtro de negro 3. Botón de comienzo 4. Botón de parada 5. Salida de vídeo 6. Salida de información

Desarrollo de contenidos: Interfaz


Pág. 14

Detección de huellas

Archivo de huellas

Archivo de anuncios

Desarrollo de contenidos: Pruebas


Pág. 15

Detección

Vídeos Anuncios Detectados Falsas

detecciones

Cambios de

plano

Falsos

cambios de

plano

La Sexta 1 26 26 0 26 7

La Sexta 2 27 27 0 27 4

Mejores anuncios 13 13 0 13 3

Totales 66 66 0 66 14



Pág. 16

Detección

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

La Sexta 1 La Sexta 2 Mejores anuncios

Probabilidad de detectaranuncio correcto

Probabilidad falso cambiode plano



Pág. 17

Degradación de imagen

Frecuencia 10 kbps 30 kbps 50 kbps 70 kbps 90 kbps 110 kbps 130 kbps 150 kbps 170 kbps 200 kbps

0 10 19 25 23 25 22 25 26 25 26

1 9 5 0 2 1 3 1 0 0 0

2 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0

3 3 1 0 0 0 0 0 0 0 0

4 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0

5 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0

6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Num.Anuncios 26 26 26 26 26 26 26 26 26 26

Num.Errores 16 7 1 3 1 4 1 0 1 0

Prob.Error 0,62 0,27 0,04 0,12 0,04 0,15 0,04 0,00 0,04 0,00



Pág. 18


0

2

4

6

8

10

12

0 2 4 6 8 10 12

Frec

uec

nia

Distancia de huella

10 kbps

0

5

10

15

20

25

0 2 4 6 8 10 12

Frec

uen

cia

Distancia de huella

110 kbps

0

5

10

15

20

25

30

0 2 4 6 8 10 12

Frec

uen

cia

Distancia de huella

200 kbps



Pág. 19


0,000,100,200,300,400,500,600,70

10kbps

30kbps

50kbps

70kbps

90kbps

110kbps

130kbps

150kbps

170kbps

200kbps

Pro

bab

ilid

ad d

e e

rro

r

Bitrate

Prob.Error

Conclusiones


Pág. 19

Número de bits por huella

h

w

h1

h2

H1 12 bits 212 = 4096 huellas

Ph = 1

4096 = 0.02 %

Conclusiones


Pág. 19

Número de bits por huella

H1 4 bits 24 = 16 huellas

Ph = 1

16 = 6.25 %

Conclusiones


Pág. 20

Umbral de negro

Histograma

Frec

uen

cia

Intensidad de color

Conclusiones


Pág. 21

Frecuencia de muestreo

• Más de 40 ms por ciclo de captura, procesado y comparación hace no garantiza detección de anuncios. Aunque el rendimiento pueda ser alto.

• La aplicación debe ser configurada para que los ciclos de trabajo se ajusten a la potencia de trabajo del equipo:

• Un equipo potente que no es optimizado puede presentar

eventualmente errores que podían haber sido evitados. • Un equipo al que se le exige una frecuencia de muestreo superior a

sus capacidades presentará una alta incertidumbre que igualmente repercutirá en eventuales fallos .

Conclusiones


Pág. 22

Rendimiento

77%

23%

Comparativas de bitrate(kbps)

VEO TV Video a 250 Kbps

0

5

10

15

20

25

30

0 2 4 6 8 10 12

Frec

uen

cia

Distancia de huella

250 kbps

Conclusiones


Pág. 23

Rendimiento

97%

3%


TVE HD Video a 250 kbps

0

5

10

15

20

25

30

0 2 4 6 8 10 12Fr

ecu

enci

a

Distancia de huella

250 kbps

Conclusiones


Pág. 24

Rendimiento

99%

1%


VEO TV Video a 10 Kbps

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

10 kbpsP

rob

abili

dad

de

erro

r Bitrate

Prob.Error

Conclusiones


Pág. 25

Rendimiento

100%

0%


TVE HD Video a 10 Kbps

0,00

0,20

0,40

0,60

0,80

10 kbpsP

rob

abili

dad

de

erro

r Bitrate

Prob.Error

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