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[發明專利]以電腦視覺基礎實現的自動廣告中插及播放方法在審

專利信息
申請號: 201610867519.9 申請日: 2016-09-29
公開(公告)號: CN106851396A 公開(公告)日: 2017-06-13
發明(設計)人: 魏傳勇;黃俊傑;謝少航 申請(專利權)人: 創意引晴(開曼)控股有限公司
主分類號: H04N21/44 分類號: H04N21/44;H04N21/4402;H04N21/458;H04N21/466;H04N21/81
代理公司: 北京律誠同業知識產權代理有限公司11006 代理人: 梁揮,許志影
地址: 開曼群島坎貝爾企業服務有限公司開曼群島辦事處,*** 國省代碼: 暫無信息
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 電腦 視覺 基礎 實現 自動 廣告 播放 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種廣告的中插與播放方法,尤其涉及一種自動的廣告中插與播放方法。

背景技術

一直以來,廣告都是吸引消費者進行消費或從事特定活動的最佳方式。鑒于網際網絡的發達,除了真實世界以外,現今在網絡上的廣告市場亦出現了很大的競爭。并且,隨著網絡傳輸技術的成熟,網絡廣告也慢慢的從平面網頁中的廣告轉變成網絡視頻中的廣告。

目前市場上的視頻廣告主要可分為貼片廣告模式及中插廣告模式兩種。貼片廣告模式是在用戶請求播放一視頻后,先強制性播放一廣告,并于該廣告播放完畢后再播放用戶請求的該視頻。中插廣告模式則是于該視頻播放到一特定段落時直接插入播放一則廣告,并于該廣告播放完畢后再繼續播放該視頻的剩余片段。

一般來說,一視頻網站無論是采用貼片廣告模式或中插廣告模式,主要皆是播放取得廣告權的廠商所提供的廣告,但該視頻網站無法確保該廣告與該視頻在內容上相關性,因而廣告的效益實難以提升。

另外,目前的中插廣告模式一般是通過人工方式尋找該視頻中可以被插入該廣告的位置(例如場景切換的畫面),再經由后制將該廣告插入該位置中,但這樣的做法需耗費相當大的人力成本。再者,對用戶而言,中插廣告是在該視頻的播放過程中突然出現的,故容易因為突兀感而對該廣告感到反感,反而令該廣告產生負面效果。

發明內容

本發明的主要目的,在于提供一種以電腦視覺基礎實現的自動化廣告中插及播放方法,可確保中插廣告與插入點的前、后兩個分鏡具有關聯性,并且同時提高前分鏡、中插廣告及后分鏡在播放上的畫面流暢度。

為了達成上述目的,本發明提供一種以電腦視覺基礎實現的自動廣告中插及播放方法,包括:

a)對一視頻內容進行分析以取出該視頻內容的多個分鏡;

b)分析各該分鏡以分別取出各該分鏡的一視頻標的物信息及一視頻底層信息,其中各該視頻標的物信息分別記錄各該分鏡中包含的一標的物,各該視頻底層信息分別記錄各該分鏡的視覺畫面組成;

c)分別取得多個廣告內容的一廣告標的物信息及一廣告底層信息,其中各該廣告標的物信息分別記錄各該廣告內容中包含的一標的物,各該廣告底層信息分別記錄各該廣告內容的視覺畫面組成;

d)對每一相鄰的兩個該分鏡的各該視頻標的物信息與各該視頻底層信息以及各該廣告內容的各該廣告標的物信息及各該廣告底層信息進行匹配;

e)依據匹配結果決定該視頻內容中的一或多個中插點,并于該多個廣告內容中決定與該中插點相關聯的一或多個中插廣告;

f)記錄該中插點及該中插廣告;及

g)于該視頻內容播放至該中插點時播放該中插廣告。

如上所述,其中該步驟a之前更包括下列步驟:

a01)分別對該多個廣告內容進行內容分析,以取出各該廣告標的物信息;

a02)分別對該多個廣告內容進行視覺畫面分析,以取出各該廣告底層信息;及

a03)分別記錄各該廣告標的物信息及各該廣告底層信息。

如上所述,其中各該視頻標的物信息與各該廣告標的物信息還記錄該標的物于各該分鏡與各該廣告內容中出現的位置、起始時間及終止時間。

如上所述,其中各該視頻底層信息與各該廣告底層信息分別記錄各該分鏡與各該廣告內容中整體畫面的色彩組成及畫面架構。

如上所述,其中該步驟b是分析各該分鏡的一銜接處的多幅幀畫面以取得各該視頻底層信息。

如上所述,其中該步驟d是依據各該視頻標的物信息及各該廣告標的物信息判斷每一相鄰的兩個該分鏡與各該廣告內容中是否出現相同的該標的物,并依據各該視頻底層信息及各該廣告底層信息比較每一相鄰的兩個該分鏡與各該廣告內容所包含的每一像素的差值,以確定每一相鄰的兩個該分鏡與各該廣告內容的視覺畫面關聯性。

如上所述,其中該步驟d包括下列步驟:

d1)取得相鄰的兩個該分鏡的各該視頻標的物信息及各該廣告內容的各該廣告標的物信息;

d2)分別計算該二分鏡與各該廣告內容的一標的物相似度;

d3)取得該二分鏡的各該視頻底層信息及各該廣告內容的各該廣告底層信息;

d4)依據各該視頻底層信息對該二分鏡中的多個幀畫面進行奇異值分解,以取出一視頻特征向量;

d5)依據各該廣告底層信息分別對各該廣告內容中的多個幀畫面進行奇異值分解,以分別取出多個廣告特征向量;

d6)分別對該視頻特征向量與各該廣告特征向量進行向量乘積以計算一畫面相似度;及

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