一种台标识别方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 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】
[0002] 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。
[0003] 因此，现有技术还有待于改进和发展。
【发明内容】
[0004] 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。
[0005] 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。
[0006] 所述的台标识别方法，其中，所述步骤A具体包括： AU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； A4、根据另一部分包含台标的矩形区域图像进行人工神经网络分类器训练，训练出与 所述台标对应的人工神经网络分类器。
[0007] 所述的台标识别方法，其中，所述步骤B具体包括： B1、采集当前的电视画面图像； B2、采用所述多个Haar分类器中的某一 Haar分类器检测所述电视画面图像的左上角 区域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。
[0008] 所述的台标识别方法，其中，所述步骤E具体包括： E1、将所述矩形区域图像缩放至所述人工神经网络要求的尺寸； E2将缩放后的矩形区域图像的每个像素的像素值输入所述人工神经网络分类器进行 识别，识别出台标识别结果。
[0009] 一种台标识别系统，其中，包括： 训练模块，用于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、及与所述台标对应的人工神经网络分类器； 图像采集及检测模块，用于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； 分类器判断模块，用于当所述电视画面图像中不存在包含该Haar分类器对应的台标 的矩形区域图像时，或当所述台标识别结果是否为所述Haar分类器对应的台标时，判断所 述多个Haar分类器是否均被采用完； 拒识别处理模块，用于当所述多个Haar分类器均被采用完时，进行拒识别处理； 继续检测模块，用于当所述多个Haar分类器没有被采用完时，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； 台标识别模块，用于当所述电视画面图像中存在包含该Haar分类器对应的台标的矩 形区域图像时，将所述矩形区域图像输入人工神经网络分类器进行台标识别，得出台标识 别结果； 台标判断模块，用于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 是，则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。
[0010] 所述的台标识别系统，其中，所述训练模块具体包括： 电视画面图像采集单元，用于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； 截取单元，用于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； Haar分类器训练单元，用于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； 人工神经网络分类器训练单元，用于根据另一部分包含台标的矩形区域图像进行人工 神经网络分类器训练，训练出与所述台标对应的人工神经网络分类器。
[0011] 所述的台标识别系统，其中，所述图像采集及检测模块具体包括： 图像采集单元，用于采集当前的电视画面图像； 图像检测单元，用于采用所述多个Haar分类器中的某一 Haar分类器检测所述电视画 面图像的左上角区域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。
[0012] 所述的台标识别系统，其中，所述台标识别模块具体包括： 缩放单元，用于当所述电视画面图像中存在包含该Haar分类器对应的台标的矩形区 域图像时，将所述矩形区域图像缩放至所述人工神经网络要求的尺寸； 台标识别单元，用于将缩放后的矩形区域图像的每个像素的像素值输入人工神经网络 分类器进行识别，识别出台标识别结果。
[0013] 本发明所提供的一种台标识别方法和系统，有效地解决了现有的台标识别技术中 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，通过结 合Haar分类器与人工神经网络分类器的电视台标识别方法，首先利用Haar分类器在电视 画面图像中检测是否存在电视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最终判断台标识别的结果，本发明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，即使是在台标发生位置移动和尺寸缩放的情况 下依然可以快速准确地识别台标的类别，带来了大大的方便。
【附图说明】
[0014] 图1为本发明提供的台标识别方法较佳实施例的流程图。
[0015] 图2为本发明提供的台标识别方法应用实施例的流程方法图。
[0016] 图3为本发明提供的台标识别系统较佳实施例的结构框图。
【具体实施方式】
[0017] 本发明提供一种台标识别方法和系统，为使本发明的目的、技术方案及效果更加 清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以 解释本发明，并不用于限定本发明。
[0018] 请参阅图1，图1为本发明提供的台标识别方法较佳实施例的流程图，如图所示， 所述台标识别方法包括步骤： S100、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对应的人工神经网络分类器； S200、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S300 ;若为是，则执行步骤S500 ; S300、判断所述多个