Logo recognition in videos-An automated brand analysis system

Abstract

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.

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.