Diseño de herramientas de apoyo para la detección de logotipos en secuencias de video
Author
Martín García, EfrénEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2016-06Subjects
InformáticaEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
Este Trabajo Fin de Grado se ha realizado usando herramientas y conceptos de visión por ordenador para poder desarrollar métodos analíticos que permitan procesar una secuencia de video y obtener distintos tipos de parámetros o datos que de forma independiente o encadenados puedan llevar a realizar detecciones de logos (precargados o no) en los distintos fotogramas de la secuencia a procesar.
El trabajo no se realiza sólo sobre un concepto dentro de la visión por ordenador y el procesado de imagen, sino que se intentan abarcar el máximo de herramientas y conceptos que pueden ser utilizados para detectar un logo, ya sean de color o forma.
El método comienza definiendo tres pasos de pre-procesado que, motivados por las heurísticas del diseño, determinan las áreas donde un logo es más susceptible de ser localizado. Específicamente, los métodos usados son estrategias basadas en técnicas estructurales, saliencia y color que vayan reduciendo las zonas donde se ejecutarán las tareas de detección. Además, una detección de regiones estáticas en la secuencia evita detecciones en éstas áreas.
En este proyecto, la detección de logotipos se logra mediante una serie de pasos, siendo el primero y más innovador el preprocesado, seguido del uso de segmentado de la imagen y matching de puntos de interés para alcanzar el reconocimiento correcto de un logotipo, que luego será revisado por varias técnicas incluyendo un módulo de perspectiva que detecta si el match está en la perspectiva general de la toma. Los logos se detectan midiendo el grado de similitud entre la plantilla transformada y el área candidata.
Los resultados experimentales en una serie de secuencias elegidas validan parcialmente el diseño y método para transmisiones futbolísticas. Aunque por otro lado, los resultados muestran las limitaciones y problemas del método al analizar secuencias de otros deportes.
Además, también se incluyen experimentos preliminares del uso de éste método en la generación de estadísticas enfocadas al análisis publicitario, dando resultados prometedores.
En términos generales, los resultados sugieren que el uso de técnicas de pre-procesado puede ayudar en la labor de detección automática de logotipos. This work describes an automatic method for the detection of brand logos in sport sequences. The work starts by studying the solutions existing in the state-of-the art in the topic. From this study a set of conclusions is derived, and these are used to define the design of the proposed method.
The method starts by defining three pre-processing methods which—motivated by design-heuristics—determine the spatial areas on which a logo is prone to be placed. Specifically, the methods use colour, structural and saliency based strategies to constrain the areas on which the logo detection process takes place.
On the candidate areas—those prone to contain a logo—, a classical point-of-interest matching strategy is used to relate the candidate instances with a preload logo template. From these matches, an affine correction of the template is derived. Logos are detected by measuring the similarity between the transformed template and the candidate areas.
Experimental results on a set of candidate sequences partially validate the design and development of the method for soccer sequences. However, results also illustrate the method’s drawbacks and limitations when analysing sequences of alternative sports. Furthermore, preliminary experiments on the use of the method for the generation of publicity statistics are also included, obtaining promising results. In overall, results suggest that the use of pre-processing techniques may help in the task of automatic logo detection.
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