[发明专利]一种台标识别方法和系统

说明书

本发明公开提供的一种台标识别方法和系统，所述台标识别方法通过采集包含台标的多个电视画面图像和不含有台标的多个电视画面图像训练出对应的人工神经网络分类器和多个Haar分类器；采集当前的电视画面图像，采用Haar分类器检测所述当前的电视画面图像中是否存在包含该Haar分类器对应的台标的矩形区域图像；若存在，则将该矩形区域图像输入人工神经网络分类器进行识别，最后根据人工神经网络分类器识别的结果结合Haar分类器对应的台标类型是否一致来判断台标识别的结果；从而克服了现有的人工神经网络分类器无法应对台标的位移和缩放的缺点，可在电视台标发生位置移动和尺寸缩放的情况下快速准确地识别台标的类别。

技术领域

本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种台标识别方法和系统。

背景技术

电视台的台标是区分不同电视台的重要标识，台标识别技术是对电视画面中的台标进行识别的一种技术，台标识别技术为视频分析、检索以及用户收视行为统计等应用提供了重要的数据信息。在现有的多种台标识别技术中，采用人工神经网络分类器对台标进行识别是其中一种重要的方法，在这类采用人工神经网络的台标识别方法中，往往是在电视画面中截取包含台标的图像块作为学习样本，并将这些图像块学习样本中每个像素的像素值作为特征输入人工神经网络进行学习，用这种方式训练得到的人工神经网络分类器在台标位置不发生变化、台标大小不发生缩放的情况下可以得到较好的识别结果，但若台标发生了位移或缩放，这种分类器的识别效果就比较差。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种台标识别方法和系统，旨在解决现有的在台标发生位置位移和尺寸缩放的情况下台标识别准确率低，识别效果差的问题。

本发明的技术方案如下：

一种台标识别方法，其中，包括步骤：

A、采集包含台标的多个电视画面图像和不含有台标的多个电视画面图像，进行Haar分类器训练和人工神经网络分类器训练，训练出与台标一一对应的多个Haar分类器、及用于识别所述台标的人工神经网络分类器；

B、采集当前的电视画面图像，采用所述多个Haar分类器中的某一Haar分类器检测所述当前的电视画面图像中是否存在包含该Haar分类器对应的台标的矩形区域图像；若为否，则执行步骤C；若为是，则执行步骤E；

C、判断所述多个Haar分类器是否均被采用完，若为否，则执行步骤D；若为是，则执行拒识别处理；

D、采用所述多个Haar分类器中的下一Haar分类器继续检测所述当前的电视画面图像中是否存在包含该Haar分类器对应的台标的矩形区域图像；若为否，则执行步骤C；若为是，则执行步骤E；

E、将所述矩形区域图像输入所述人工神经网络分类器进行台标识别，得出台标识别结果；

F、判断所述台标识别结果是否为所述Haar分类器对应的台标，若为否，则返回步骤C；若为是，则确认所述电视画面图像对应的台标为所述Haar分类器对应的台标。

所述的台标识别方法，其中，所述步骤A具体包括：

A1、采集包含台标的多个电视画面图像和不含有台标的多个电视画面图像，其中，所述包含台标的多个电视画面图像中对应包含一个台标，所述台标的数量为多个，且每一个台标对应有多个包含该台标的电视画面图像；

A2、截取包含台标的多个电视画面图像中台标所在的矩形区域图像、及截取不包含台标的多个电视画面图像中对应尺寸的矩形区域图像；

A3、根据不含有台标的矩形区域图像和一部分包含台标的矩形区域图像进行Haar分类器训练，训练出与所述台标一一对应的多个Haar分类器；