Geri Dön

TV logo detection and classification

TV logo tespiti ve sınıflandırılması

  1. Tez No: 245885
  2. Yazar: NEDRET ÖZAY
  3. Danışmanlar: PROF. BÜLENT SANKUR, PROF. FİKRET GÜRGEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 108

Özet

Televizyon (TV) kanallarına ait logolar televizyon yayınlarındaki anlam taşıyan yegane nesnelerdir. Bu logolardan yararlanlarak TV reklam tespiti ve ya izleyici oranlarının ölçümü gibi pek çok faydalı uygulama geliştirilebilir. Bu çalışmada otomatik bir TV logo tanılama sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem iki kısımdan oluşmaktadır: TV logo tespiti ve TV logo sınıflandırması. TV logo tespiti kısmında, şu fikirden yola çıktık: `bir televizyon yayınında tüm içerik zamanla değişir, değişmeyen tek şey TV logolarıdır'. Videodaki değişmeyen bu sabit alanları (TV logolarını) bulabilmek için zamana göre ortalaması alınmış ayrıtlardan yararlanılmıştır. TV logo sınıflandırması kısmında ise sınıflandırıcı olarak Karar Destek Makinesi (SVM) kullanılmıştır. TV logolarını en iyi temsil edebilecek öznitelikleri belirleyebilmek için yaygın kullanılan bazı altuzay analiz yöntemlerinden Temel Bileşenler Analizi (PCA), Negatif Olmayan Matrislerde Çarpanlara Ayırma (NMF), Bağımsız Bileşenler Analizi (ICA) ve Ayrık Kosinüs Dönüşümü (DCT) yöntemleri karşılaştırılmıştır. Bu altuzayanaliz yöntemlerini uygulayabilmek için tüm logo imgeleri Izgara Öznitelikleri (GD) kullanılarak sabit boyutlu gösterime dönüştürülmüştür. Sınıflandırma deneyleri için 152 farklı kanaldan toplanmış 3040 imgeden oluşan bir logo veritabanı oluşturulmuştur. En iyi sonucu %99.21 ile ICA2 vermiştir. Logo tespit ve tanılama deneyleri için ise Türkiye'de en çok izlenen 12 TV kanalından kayıtlar yapılmış ve 240 kayıttan oluşan bir veritabanı oluşturulmuştur. Önerilen sistem ile logo tespiti için %99.17, logo tanılama için ise %96.03 gibi başarım oranlarına ulaşılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda önerilen TV logo tanılama sisteminin yüksek başarım oranlarıyla çalıştığı ve izleyici oranlarını ölçme sürecinde kullanılabileceği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Television (TV) logos are the only semantic objects that appear commonly in all TV broadcast videos. And they can be utilized in the development of many useful applications such as TV commercial detection, and audience measurement. In this study, we have developed an automatic TV logo identification system. The proposed TV logo identification system consists of two parts, namely, TV logo detection and TV logo classification.In the TV logo detection part, we utilized from the idea that `the broadcast video content is changing over time except the TV logos' and we used time averaged edges method to obtain static regions (TV logos) in broadcast videos. In the TV logo classification part, we have used Support Vector Machine (SVM) as classifier. We have compared some well known subspace analysis methods such as Principle Component Analysis (PCA), Non-negative Matrix Factorization (NMF), Independent Component Analysis (ICA), and Discrete Cosine Transform (DCT) to find best feature to describe TV logos. Before applying the subspace analysis methods, all logo images are converted into a fixed size representation by using Grid Descriptor (GD) method. For classification experiments, a TV logo DB of 3040 images is constructed from 152 different TV channels. The best classification performance is obtained by ICA2 with an accuracy rate of 99.21%.For the logo detection and identification experiments, we have collected 240 videos from the 12 most popular TV channels of Turkey. The proposed system achieves to 99.17% logo detection rate and 96.03% average accuracy rate for logo identification. Results of the experiments show that the proposed TV logo identification system works with high accuracy rates and can be utilized in an audience measurement process.

Benzer Tezler

  1. Logo recognition in videos-An automated brand analysis system

    Video çerçevelerinde logo tanıma-Otomatik marka analizi sistemi

    MURAT DURUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Mühendislik BilimleriSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. AYTÜL ERÇİL

  2. Televizyon program jeneriklerinde, müzik ve hareketli grafik tasarım ilişkisi

    The relationship between music and motion graphics design in the credits of television programmes credits

    İLYAZ OLGUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Güzel Sanatlarİstanbul Arel Üniversitesi

    Grafik Tasarımı Ana Sanat Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DEMET KARAPINAR

  3. TV kanallarının jeneriklerinde görsel kimlik sorunları 'Yakın Doğu TV için bir jenerik dizgesi uygulaması'

    Visual identity problems in generics of TV channels ?A production of generic system for Near East TV?

    GÖKHAN OKUR

    Sanatta Yeterlik

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Güzel SanatlarHacettepe Üniversitesi

    Geleneksel Türk El Sanatları Bölümü

    PROF. DR. İNCİLAY YURDAKUL

  4. 2019 yılında yayınlanmış Netflix dizi logolarının grafik tasarım yönünden incelenmesi

    Analysis of Netflix serial logos published in 2019 in terms of graphic design

    EZGİ ÇEBAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Güzel SanatlarDokuz Eylül Üniversitesi

    Güzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAHAR SOĞUKKUYU

  5. Türkiye'de haber televizyonculuğunun başlangıcı: Türkiye'nin ilk haber kanalı NTV örneği

    The beginning of news TV channel broadcasting in Turkey: Turkey's first news TV channel NTV example

    BETÜL ÖZENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    GazetecilikMarmara Üniversitesi

    Radyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YALÇIN LÜLECİ