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[發明專利]一種廣告監播方法和系統有效

專利信息
申請號: 201210131696.2 申請日: 2012-05-02
公開(公告)號: CN102799605A 公開(公告)日: 2012-11-28
發明(設計)人: 劉趙杰 申請(專利權)人: 天脈聚源(北京)傳媒科技有限公司
主分類號: G06F17/30 分類號: G06F17/30;G06Q30/02
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 100007 北京市東*** 國省代碼: 北京;11
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 廣告 方法 系統
【說明書】:

技術領域

發明涉及視頻檢索技術領域,尤其涉及一種廣告監播方法和系統。

背景技術

要使自己在市場上處于有利地位,首先要對競爭對手進行調查,以便確定相應的競爭策略,而了解競爭對手的整體廣告策略是一個重要方面。其中,廣告監測及調查統計分析是比較切實可行的一種方法。

近年來,圖像、音頻和視頻等多媒體內容已成為互連網信息高速公路上所傳送數據的主要部分,基于文本的檢索方法已不能滿足數字化多媒體信息檢索的需要,基于內容的多媒體檢索技術應運而生。

由于原始音頻數據除了含有采樣頻率、量化精度、編碼方法等有限的注冊信息外,本身僅僅是一種非語義符號表示和非結構化的二進制流,缺乏內容語義的描述和結構化的組織,因而音頻檢索受到極大的限制。傳統的廣告監測,主要依據人工監測得方法,需要耗費大量的人力物力,同時存在著效率低、漏檢等問題。

音頻包括語音和非語音(Non-speech)兩類信號。一直以來,音頻信號的處理主要集中于語音識別、說話者識別等語音處理方面的研究,如在語音識別方面IBM的ViaVoice已趨于成熟。但是,對于基于內容的音頻信息檢索技術的研究還不多。只有在基于音頻物理特征的檢索技術方面有所突破,才可能在更高層次的基于知識輔助的音頻檢索方面做出更深入地研究。真正基于內容的音頻檢索工作是由美國Muscle?Fish公司完成的,他們研究的系統可以對音頻進行檢索和分類,有較高的準確率。基于內容的音頻技術尚有大量問題需要進一步深入研究。

對廣告音頻逐幀提取音頻特征,并對特征序列進行模糊聚類的方法提取質心,即音頻模板。給定若干個匹配模板后,對于未知的音頻樣例,可以跟模板逐個計算特征的距離、取最小者,即得到所屬的類別。具體的方法如下:

音頻特征提取,主要包含頻譜分析、提取幀特征、擴展片段特征等步驟。頻譜分析主要包含分幀、加窗、離散傅里葉變換等步驟。幀特征主要包含短時平均能量、過零率、頻率中心、帶寬、MFCC系數等。

對音頻數據逐幀提取特征后,為了壓縮數據量,可以采用聚類方法得到固定數目的質心,來為音頻建立索引。在檢索、分類時,需要分別在對方的索引中找到最近的距離,然后取平均求的音頻數據庫中所有音頻與帶匹配樣例的相似程度,然后選擇若干最詳實的音頻返回給用戶,完成檢索。

使用上述現有音頻檢索系統用于廣告監測后臺的方法,存在以下的缺點:

該方案面向的對象為切分好的音頻片段,對于大段連續的音像內容,卻不能自動的抽取相關片段。廣告產生的渠道多,而且通常包含在大段連續的音像文件中,沒有切分好的片段。如果要利用該方法,必然需要手工的干預。否則,該方法無法運用。

該方案提取的音頻特征主要是面向語音/靜音以及音樂的區分,對于廣告音頻中的內容卻不能有效的表征,因此對于廣告監測未必有良好的效果,不能區分廣告與非廣告,關注的廣告和非關注的廣告。

檢索、匹配的方法,計算量大、效率不高,很難用于大量音頻內容、大量廣告模板的情形。目前有大量的電視臺、視頻網站,每天產生大量的待檢測的音視頻內容。當待檢索的樣例或模板量級不斷增大時,采用逐個匹配計算相似性的方法,其時間消耗無疑會線性增長。

發明內容

本發明的目的在于提出一種廣告監播方法和系統,能夠解決目前海量視頻數據的檢索和標注,自動化的定位出廣告片段的潛在位置,無需人工干預。充分挖掘有效的特征,對廣告音頻建立可靠的聲紋,同時為聲紋的高效索引提供了保障。大幅優化檢索機制,通過該系統可實現同時對多個電視廣告播出24小時自動監測。并可以根據當前已完成任務的統計信息,對不同頻道、行業等分別進行統計分析,實時生成完整的報表形式。

為達此目的,本發明采用以下技術方案:

一種廣告監播方法,包括步驟:

A、獲取視頻廣告模板的音頻數據和待檢索視頻的音頻數據,存儲在特征數據庫中;

B、提取所述視頻廣告模板的音頻數據的音頻指紋和所述待檢索視頻的音頻數據的音頻指紋;

C、對所述視頻廣告模板的音頻指紋與所述待檢索視頻的音頻指紋進行匹配,計算兩者之間的相似度,對所述相似度進行排序;?

D、保留相似度大于預設第一閾值的視頻片段作為檢索候選,并作為檢索結果輸出。

步驟D還包括:

將所述檢索結果和對應的視頻廣告出現的頻道、時段、位置和長度信息輸出至廣告監播數據庫中;

對所述檢索結果增加類別屬性,所述類別屬性包括行業、公司、類別等,根據所述類別屬性對所述檢索結果進行統計分析,并輸出統計報表。

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