[發明專利]一種基于HOG特征的電視臺標識別方法

無效

• 申請號: 201310131423.2
• 申請日: 2013-04-16
• 公開（公告）號: CN103258187A
• 公開（公告）日: 2013-08-21
• 發明（設計）人: 于俊清;吳玲生;唐九飛;何云峰;管濤
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/66
• 代理公司: 華中科技大學專利中心 42201
• 代理人: 朱仁玲

技術領域

本發明屬于計算機視覺、模式識別領域，更具體地，涉及一種基于HOG特征的電視臺標識別方法。

背景技術

電視臺標是區分不同電視臺的唯一標識，面對每天龐大的電視節目，通過人工識別方式，不僅效率低下，也容易受到外界干擾。通過對臺標的自動匹配識別，不僅能在海量的電視視頻序列中正確找出目標臺，還能夠為電視節目的自動搜索、收錄、分析和檢索提供有效支持。

目前存在的臺標識別算法主要分為兩類：基于顏色直方圖的臺標識別和普通Hu不變矩的臺標識別。其中，基于顏色直方圖的臺標識別是利用不同臺標的不同色調進行識別，將待識別的臺標提取顏色直方圖，與庫中預存的直方圖采用歐式距離匹配，距離越接近的即為檢測臺標，該算法最大缺點在于，對相似顏色和透明臺標不易識別；普通Hu不變矩算法利用了臺標的形狀特征進行匹配識別，由于臺標背景的干擾和噪聲的存在，影響了輪廓的提取，降低了識別率。鑒于此，陳科宇等提出了一種基于顏色和形狀的電視臺標識別方法，潘達等提出一種基于分塊形狀特征匹配的臺標識別系統，目的是綜合利用臺標的顏色和形狀信息，減少背景的影響，以提高識別率，然而他們沒有考慮到背景與臺標的相關性，因此當畫面較為干凈、所含噪聲較少、提取的臺標圖較為清晰時，識別結果較好；而當臺標背景復雜多變、噪聲很大時容易識別錯誤。

發明內容

針對現有技術的缺陷，本發明的目的在于提供一種基于HOG特征的電視臺標識別方法，旨在解決現有方法中存在的當臺標背景復雜多變、噪聲很大時容易識別錯誤的問題。

為實現上述目的，本發明提供了一種基于HOG特征的電視臺標識別方法，包括以下步驟：

（1）從輸入的電視截圖中截取臺標區域SIZE；

（2）對截取出的臺標區域SIZE提取HOG描述符；

（3）使用PCA方法對提取的HOG描述符使用降維，降維后的維度與以下步驟d中的維度相同；

（4）使用SVM分類器對降維后的HOG描述符進行識別，以得到識別結果；

其中SVM分類器是通過以下步驟訓練獲得：

a.獲取所有電視臺的臺標區域SIZE；

b.獲取所有電視臺的圖片，截取該圖片中的臺標區域SIZE，并將截取的臺標區域存儲在各個電視臺的模板文件夾中；

c.對每一個截取的臺標區域提取HOG特征描述符；

d.使用PCA方法對生成的HOG特征描述符進行降維處理，降維后的維度不大于所有電視臺的圖片總和；

e.根據降維后的HOG特征描述符訓練SVM分類器，其中SVM分類器的類別數被設置為模板文件夾的總數。

步驟a具體為，對所有電視臺的臺標區域進行統計，以確定能包含至少90%的電視臺的臺標范圍的最小矩形，然后對該最小矩形的大小向上取整為偶數，微調的結果為臺標區域SIZE。

步驟c包括以下子步驟：

（3-1）將每一個截取的臺標區域劃分為多個子區域，并將每個子區域劃分為多個細胞單元；

（3-2）使用一維的離散微分模板計算每個細胞單元的梯度值；

（3-3）使用計算得到的梯度值構建各個細胞單元的梯度直方圖；

（3-4）對各個子區域中的所有細胞單元的梯度直方圖進行歸一化處理，以形成各個子區域的HOG特征描述符。

子區域的大小是根據截取的臺標區域的大小來確定，且能被臺標區域的大小整除，細胞單元的大小與子區域的劃分方式相同。

SVM訓練過程和識別過程均采用線性核函數。

通過本發明所構思的以上技術方案，與現有技術相比，本發明具有以下的有益效果：

1、臺標識別率高：由于采用了步驟a和步驟c，步驟a僅僅考慮臺標區域，最大程度的減少了背景的影響；步驟c使用HOG描述符，HOG特征對圖像幾何的和光學的形變都能保持很好的不變性，因此本發明方法有較高的識別率；

2、計算效率高：由于采用了步驟d對HOG描述符進行降維，可以將4000維以上的HOG描述符降維到500維以內，大大減少了計算量，提高了計算速度。

附圖說明

圖1是本發明基于HOG特征的電視臺標識別方法的流程圖。

具體實施方式

為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。

如圖1所示，本發明基于HOG特征的電視臺標識別方法包括以下步驟：