Logo recognition in videos-An automated brand analysis system
Video çerçevelerinde logo tanıma-Otomatik marka analizi sistemi
- Tez No: 178688
- Danışmanlar: PROF. DR. AYTÜL ERÇİL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimi Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Her yıl şirketler pazarlamaya büyük miktarda bütçe harcarlar; ki bunun genişbir bölümü ürünlerinin televizyonlardaki reklamlarına harcanmaktadır. Bu ? zik-sel reklam yapıları genellikle şirketin ismi, logosu ve ticari markalarıyla donatılır.Verilen astronomik rakamlar düşünüldüğünde şirketler markalarının bu masraf içinbekledikleri seviyede görünürlüğe sahip olduğunu doğrulamaya oldukça yatkındırlar.Diğer yönden reklamın ? yatı öncelikle yayına girdiği ya da sponsoru olduğu programın popülaritesine bağlı olduğu için reklam veren ? rmalar özellikle reklamcılarlakontratlarının söz verildiği gibi yerine getirilmesini sağlamayı isterler. Böyle doğrulamalar büyük şirketlerin reklam bütçelerini kesinleştirmeleri ve markalarının istenilen seviyede gürünürlüğe ulaştığından emin olmaları için gereklidir. Günümüzdemarkanın görünürlüğünün doğrulanması , reklamı izleyen ve reklamda ¸sirketin ticarimarkasının her görüntüsünü not eden yorumcu kişiler tarafından elle oluşturulmaktadır.Bu tezde şekile dayalı eşleştirme ve ölçekten bağımsız öznitelik dönüşümünün(SIFT) bir gra ? k işlemci ünitesinde (GPU) uygulanması yöntemi kullanılarak yeni birlogo tanıma sistemi önerilmiş, geliştirilmiş ve test edilmiştir. Bu sistem reklam vide-olarında görünen ticari marka logolarının belirlenmesi ve bu logolara erişilmesi içintanımlanmıştır. Ticari marka logolarının global (şekil tabanlı) ve yerel (SIFT)) zel-lik noktalarına dayalı olarak video çerçevelerdeki içeriğinin tanınması sistemi sunul-maktadır. Bu gösterimler, ticari markalar farklı çeşitlerde reklam video şekillerindegöründüklerinden dolayı onları gürbüz bir şekilde saptamak, tanımak, sınırlamakve onlara erişmek için kullanılabilir. Ticari marka logolarının sını ? andırılması şekiltabanlı eşleştirmelerle ve videonun her bir çerçevesi için belirlenen SIFT özniteliknoktalarına karşı her ticari marka örneği için bulunan SIFT öznitelik noktalarınıneşleştirilmeleriyle oluşturulur.Bu çalışma sonucunda yayının logo içeriğini istenilen boyut, konum ve başarıoranıyla özetlemek için video çerçevelerindeki logoları otomatik olarak tanıyan birsistem tasarlanmıştır. Sistemin çıktısı yayındaki veya DVD ye kaydedilmiş reklamvideo bloklarının süresini, zamanını ve içeriğini kontrol etmek ya da özetlemek içinkullanılabilir. Deneylere dayanan sonuçlar işlenmiş çerçevelerin analiziyle tedarikedilmiştir. Sonuçlar göstermektedir ki sunduğumuz teknik etkilidir ve ticari logolarıetkin bir şekilde tanımakta ve sını ? andırmaktadır.
Özet (Çeviri)
Every year companies spend a sizeable budget on marketing, a large portion ofwhich is spent on advertisement of their product brands on TV broadcasts. Thesephysical advertising artifacts are usually emblazoned with the companies? name, logo,and their trademark brand. Given these astronomical numbers, companies are ex-tremely keen to verify that their brand has the level of visibility they expect forsuch expenditure. In other words advertisers, in particular, like to verify that theircontracts with broadcasters are ful ? lled as promised since the price of a commercialdepends primarily on the popularity of the show it interrupts or sponsors. Such veri-? cations are essential to major companies in order to justify advertising budgets andensure their brands achieve the desired level of visibility. Currently, the veri ? cationof brand visibility occurs manually by human annotators who view a broadcast andannotate every appearance of a companies? trademark in the broadcast.In this thesis a novel brand logo analysis system which uses shape-based matchingand scale invariant feature transform (SIFT) based matching on graphics processingunit (GPU) is proposed developed and tested. The system is described for detectionand retrieval of trademark logos appearing in commercial videos. A compact repre-sentation of trademark logos and video frame content based on global (shape-based)and local (scale invariant feature transform (SIFT)) feature points is proposed. Theserepresentations can be used to robustly detect, recognize, localize, and retrieve trade-marks as they appear in a variety of di ? erent commercial video types. Classi ? cationof trademarks is performed by using shaped-based matching and matching a set ofSIFT feature descriptors for each trademark instance against the set of SIFT featuresdetected in each frame of the video.Our system can automatically recognize the logos in video frames in order tosummarize the logo content of the broadcast with the detected size, position andscore. The output of the system can be used to summarize or check the time andduration of commercial video blocks on broadcast or on a DVD. Experimental resultsare provided, along with an analysis of the processed frames. Results show that ourproposed technique is e ? cient and e ? ectively recognizes and classi ? es trademarklogos.
Benzer Tezler
- Nöropazarlama uygulamaları için EEG sinyallerinin analizi ile beğeni durum tespiti
Recognition of preferences with analysis of EEG signals for neuromarketing applications
BURAK CEYLAN
Doktora
Türkçe
2024
Biyomühendislikİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FIRAT KAÇAR
PROF. DR. AYDIN AKAN
- Children and product placement: Do age, involvement, and interaction affect brand memory and choice?
Çocuklar ve ürün yerleştirme: Yaş, ilgililik ve etkileşim marka hafızası ve seçimini etkiler mi?
AYÇA PAKSOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
PsikolojiYaşar ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE CANDAN ŞİMŞEK
- Haber bülteni videolarının haber geçişlerinin belirlenmesi
Defining episodes of news bulletin streams
ERKUT BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL
- Vehicle logo recognition using image processing methods
Görüntü işleme yöntemlerı ile araç logo tanıma
SUMIA ALBERA
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN ŞENGÜL
- Storefront logo recognition and stereo vision based distance estimation
Mağaza logosu tanıma ve stereo görüntü tabanlı mesafe kestirimi
MEHMET BİBERCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT