テレビロゴ自動探知/ロケーティング/検出の提案または方法

Question

通常、ロゴの検出とは、ロゴを見つけてロゴを認識することを意味します。いくつかの一般的な作品が

• で詳細な、一緒にSIFT/SURFマッチング法を用いて、2つのステップを行う（1）Logo recognition in images
• （2）Logo detection using OpenCV

しかし、ロゴは、小さなとぼかしであれば、結果は貧しく、時間がかかる。私は2つのステップを分割したい、最初にロゴがビデオのどこにあるかを見つける。その後、同様に、テンプレートマッチングや他の方法を使用してロゴを認識：

• （3）Logo recognition - how to improve performance
• （4）OpenCV logo recognition

私の問題は、主にビデオで自動的にロゴを見つけることに焦点を当てています。

• 明る方法：私は2つの方法を試してみました。テレビの画面上のロゴは、通常、ショーが進行すると常にそこに、フレームのリストをランダムに選択し、フレームの違いを行うと、ロゴの領域は0になる傾向があります。私は、pixがロゴかどうかを判断するためにスレッショルドで0の明るさの統計を行います。このメソッドは、通常は正常ですが、ショーの背景が静的である間は失敗します。
• エッジメソッド。おそらく、ロゴがあれば、その境界は明らかになる傾向があります。私は、明るさの方法のような統計的作業を行いますが、非常に明るい背景など、時々不安定なエッジがあります。

ロゴ領域を自動検索するための提案や最新の方法や、シフターやテンプレートマッチング以外のロゴ認識方法はありますか？

Answer 1

手前にある知られているロゴのリストは、手元にあるとで、すべてのロゴの例（ビデオストリーム/フレーム）にアクセスできるとします。

あなたの質問に対する2017の回答は、ロゴ分類器をトレーニングし、おそらく深いニューラルネットワークを訓練することです。

十分な訓練データがあれば、それがテレビ視聴者に識別可能であれば、それを検出することができる。局所的なぼかしおよび輝度の変化（輝度およびエッジの「古典的」画像処理方法を妨げる可能性がある）を処理することができる。あなたはそれらの前traininedモデルや列車1自分のうちの1つを使用することができるように

OpenCVのは、カフェ、トーチとTensorFlowなどの複数のフレームワークからのネットワークモデルをロードして実行することができます。