Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10316/82928
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dc.contributor.advisorCruz, Luís Alberto da Silva-
dc.contributor.advisorPeixoto, Paulo José Monteiro-
dc.contributor.authorTavares, Francisco Miguel Moreira Miranda Melo-
dc.date.accessioned2018-12-22T18:43:58Z-
dc.date.available2018-12-22T18:43:58Z-
dc.date.issued2017-09-06-
dc.date.submitted2019-01-20-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10316/82928-
dc.descriptionDissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia-
dc.description.abstractNowadays, video contents are indispensable in our lives. This presents itself as a powerful marketing tool and is a source of quick information, entertainment and culture.In the scope of television a great development has been achieved, in terms of digital contents through the set-top box and new functionalities are included as video recording and other video applications. The present thesis proposes identify video contents on television, more precisely, understand if the contents are commercial or tv shows, across computer vision techniques, image processing and MPEG-7 descriptors. From the point of view of advertising contents, were identifying and filtered by classes the video signatures of each tv channel and then stored in a database. The data stored in the database, it’s not under image type but through bins or descriptors, providing an efficient analysis.Furthermore, it’s required to have knowledge about tv shows. There are evident features like a logo presence, with different colors, texture or shapes. These properties identify the current channel and content type. This work proposes automatically detect and recognize logos and other objects throughout the broadcast, presenting several methods for each type of logos.The system stands out for the versability to manage input arguments, according to the features and purpose desired, producing better results for the end user.In all cases of test, the results obtained prove that all methods proposed are able to correctly identify video contents on television. In detail, the main features and power computacional from each method will be presented. All proposed algorithms were developed and tested under MATLAB and their frames extracted across FFMPEG.eng
dc.description.abstractOs conteúdos de vídeo são imprescindíveis nos dias de hoje. Apresentam-se como uma ferramenta poderosa de marketing e são uma fonte de informação rápida, de entretenimento e cultura.No contexto da televisão, tem-se assistido a grandes desenvolvimentos, no que diz respeito à digitalização de conteúdos através de set-top box (STB) e novas funcionalidades têm-se juntado como a gravação de conteúdos (DVR) e outras aplicações.A presente dissertação propõe identificar conteúdos de video, mais concretamente, perceber se é programa ou publicidade, através de técnicas de visão por computador, processamento de imagem e descritores MPEG-7.Do ponto de vista de deteção de publicidade, foram identificados e filtrados por classes os separadores de vídeo de cada canal e armazenados numa base de dados. O conteúdo guardado não se encontra sob a forma de imagem, porém através de atributos de cada método considerado, por exemplo, descritores ou bins, o que permite uma eficiente indexação e correspondência dos dados.Da mesma forma, é necessário ter conhecimento sobre o programa. Há características que se destacam como a presença de um logo, com diferentes formas, cores e texturas, os logos identificam a estação e, por vezes, o tipo de conteúdo. Este trabalho, propõe detectar e reconhecer de forma automática a presença de logos e outros objectos que permaneçam ao longo da transmissão, apresentando vários métodos para cada tipo de logo. O sistema distingue-se pela versatilidade do algoritmo ao regular os parâmetros, consoante as características do ambiente e finalidade desejada, produzindo resultados mais satisfatórios. Em todos os casos de teste, os resultados obtidos demonstram que estes métodos propostos são capazes de identificar correctamente os conteúdos de vídeo presentes em televisão. Serão apresentadas as características mais benéficas bem como a performance computacional de cada método apresentado.Todos os algoritmos propostos foram desenvolvidos e testados em MATLAB e os frames extraídos através do FFMPEG.por
dc.language.isopor-
dc.rightsopenAccess-
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/-
dc.subjectIdentificação de vídeopor
dc.subjectDescritores MPEG-7por
dc.subjectSimilaridade de imagenspor
dc.subjectDetecção automática de Programas de Televisãopor
dc.subjectDigital Video Content Identificationeng
dc.subjectBackground Subtractioneng
dc.subjectSimilarity retrieval in image databaseeng
dc.subjectImage segmentationeng
dc.subjectAutomatic detection of TV showeng
dc.titleIdentificação de Conteúdos de Vídeo baseada na Análise de Textura e Movimentopor
dc.title.alternativeDigital video content identification based on lightweight texture and motion analysiseng
dc.typemasterThesis-
degois.publication.locationDEEC-
degois.publication.titleIdentificação de Conteúdos de Vídeo baseada na Análise de Textura e Movimentopor
dc.peerreviewedyes-
dc.identifier.tid202122611-
thesis.degree.disciplineEngenharia Electrotécnica e de Computadores-
thesis.degree.grantorUniversidade de Coimbra-
thesis.degree.level1-
thesis.degree.nameMestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores-
uc.degree.grantorUnitFaculdade de Ciências e Tecnologia - Departamento de Eng. Electrotécnica e de Computadores-
uc.degree.grantorID0500-
uc.contributor.authorTavares, Francisco Miguel Moreira Miranda Melo::0000-0002-6011-1883-
uc.degree.classification16-
uc.degree.presidentejuriBatista, Jorge Manuel Moreira de Campos Pereira-
uc.degree.elementojuriBarreto, João Pedro de Almeida-
uc.degree.elementojuriPeixoto, Paulo José Monteiro-
uc.contributor.advisorCruz, Luís Alberto da Silva::0000-0003-1141-4404-
uc.contributor.advisorPeixoto, Paulo José Monteiro::0000-0002-3680-564X-
uc.controloAutoridadeSim-
item.grantfulltextopen-
item.fulltextCom Texto completo-
item.openairetypemasterThesis-
item.languageiso639-1pt-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.cerifentitytypePublications-
crisitem.advisor.researchunitIT - Institute of Telecommunications-
crisitem.advisor.researchunitISR - Institute of Systems and Robotics-
crisitem.advisor.parentresearchunitUniversity of Coimbra-
crisitem.advisor.orcid0000-0003-1141-4404-
crisitem.advisor.orcid0000-0002-3680-564X-
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