【摘 要】
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角标广告作为一种新兴的视频广告形式,具有形态多变、尺寸不一、背景复杂等特点,使得视频角标广告检测过程中不能轻易选取合适的特征用以同时表征不同类别的角标广告。为了避
【机 构】
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上海交通大学自动化系系统控制与信息处理教育部重点实验室;
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角标广告作为一种新兴的视频广告形式,具有形态多变、尺寸不一、背景复杂等特点,使得视频角标广告检测过程中不能轻易选取合适的特征用以同时表征不同类别的角标广告。为了避免显式的特征提取,提高对不同角标广告的识别精度和算法的泛化能力,本文提出了一种基于卷积神经网络的视频角标广告检测算法。该算法采用窗口滑动方法给出目标广告的候选区域,并利用卷积神经网络进行隐式的特征提取与类别判断。通过对不同视频中具有不同形变的角标广告进行实际检测,实验结果表明,该方法具有很高的检测精度和较高的泛化能力,对平移、旋转、缩放等形变具有一定的鲁棒性,在视频质量不佳、图像不够清晰的情况下,也能保持很高的查准率。
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