基于电视节目内容的监控系统关键技术分析(2)

基于电视节目内容的监控系统关键技术分析

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￡‰如。）＝∑吮。而圳｝２／ｋ＞Ａ

（２）

ｊ＝Ｉ

取采样帧ｆｉ＋ｉ＋ｎ］／２作为关键帧．通过此关键帧的提取，能够将此关键帧作为场景的代表帧，这样就大大缩减了信息量。根据此关键帧的颜色直方图，与视频库

中预先处理好的敏感视频关键帧的颜色直方图进行比

较，比较方法同样是采用欧几里德平均距离，但判断相似性的阈值不同于前两个公式，改为ｐ，距离公式可表示为

占

Ｌ（ｓ，ｄ）＝乞｛ｓｒ．－ｄ，｝２／ｋ＜ｑ，

（３）

Ｉ＝ｌ

式中：ｓ表示源图像；ｄ表示目标图像。由式（３）计算出的具有最小值的图像则可确定为属于同一类别。如果两帧之间的相似度小于阈值妒，则认为两帧近似，给出报警提示信息，由人工进行进一步识别。

２）活动目标提取

在电视节目监控中．有时会需要对不同背景相同前景的活动目标情况进行识别监控，这就需要先进行活动目标的提取，再对活动目标加以识别。由于电视节目的顺序帧中，背景内容一般为静止的，要想提取出除背景

区域之外的特定活动内容来．可以采用将连续５帧的图

像按像素进行两两差分．并进一步对差分得到的４幅图像进行二值处理后再相与，来精确活动目标的提取，同

时也缩小了被处理数据量，为保证视频图像的实时处理

提供了有效途径。但总体而言，不同背景的相同活动目

标的识别，相对难度较大。识别准确率还有待进一步提高，业内也正处于积极研究探索阶段。３．２台标识别

同时考虑到非法电视频道往往会挂有其特定的电

视台标，而且这些台标一般都容易出现在左上角或右上

角的特定位置．它们绝大多数情况下是静止的．对这些

台标的监控．为防范敏感信息的非法播出提供了一条快捷、准确的途径。

考虑到台标的相对固定性．而不同场景的背景图像信息一般是变化的。互不相同，可采用对多个时域上大跨度的采样视频帧进行异或求反处理的方法。来过滤掉

背景信息．再在相邻采样帧之间按像素进行相与处理，来得到台标。

睁ｏ．２９９ｒ＋０．５８７９＋０．１１４６

Ｉｌｉｉ＝ｔ１＋ｉＡｔ；ｉ＝０，１，２，…，ｎ

抓ｔ㈨ｔ２）＝ａｂｓ（－ｘｏｒ抓鼻，ｙ，ｔ１）以戈，ｙ，ｔ２））

机ｔ２，ｔ３）＝ａｂｓ（－ｘｏｒ（ｆ（ｘ，Ｙ，ｔ２）以龙，ｙ，ｔ３））（４）

帆ｔ３，ｔ４）＝ａｂｓ（－ｘｏｒ（ｆ（ｘ，Ｙ，ｔ３）以戈，，，，ｔ４））

∽ｆ４，ｔ５）＝ａｂｓ（－ｘｏｒ（ｆ（ｘ，Ｙ，ｔ４）以菇，Ｙ，ｆ５））【ｆ＝ｆ（ｔＩ，ｔ２）ａｎｄ八￡２，ｔ３）ａｎｄ以￡３，ｔ４）ａｎｄ八￡４

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方数据式中；厂表示视频帧；ｆ表示时间；＆表示一定时间间隔单

位，可视视频监控的时间精度要求进行调节：ａｂｓ表示取绝对值；ｘｏｒ表示异或运算：ａｎｄ表示与运算。

３．３文本监控部分

电视节目中的敏感文本信息能够给监控者提供重要而准确的信息。是确定图像内容的重要参考．对于敏感文本的识别，在确定节目内容是否非法方面，要比视

频面面识别能够提供更快的速度和更高的准确率．为满

足电视节目监控的实时性要求提供了强而有力的参考

信息。电视节目中的文本一般分为电视图像画面中的文

本和电视下方的字幕信息文本。

１）字幕信息文字识别

根据字幕文本信息出现时会在电视画面下方出现蓝色、黑色或黄色等同质颜色的背景条这一特点。以及

字幕文字一般都是规范化的印刷文字形式这又一特点。

对特定位置、相同背景特征信息的字幕条．通过去噪、二值化、平滑、正规化、线性或非线性变换等预处理动作，得到规范化的二值点阵信息。按照识别方法的要求，基于边缘特征，抽取代表该字的特征．将识别出来的字幕文本信息依次排列入已识别字幕信息缓存数组中，作为目标比较数组，将敏感特征词库中的信息作为源特征数

组，反向进行比较；一旦有相似或相近匹配，立即转入重

点信息库中，再进行进一步的确认处理。采用反向比较处理的原因：敏感特征词库的数据一般就是特定的一小部分，而目标字幕信息一般是不太确定的．相对容量较

大．由于汉字或英文的语义组合千变万化．而实际监控

中．只对特定的少数语义信息敏感。因此本文根据电视文字信息监控的实际需要．提出采用反向搜索的方法。大大减少了工作量．同时又提高了识别速度和准确度，即将已分离出的字幕和视频文字信息按屏幕坐标位置自左至右建立动态时域有效性数据库。用已知的敏感信息词条内容作为一个个目标．将这些目标词组逐条和每

一个时间段内分离出来的文字信息顺序集进行相似性

匹配比较。一旦发现有敏感词条就报警。这一时间段文字信息顺序集使用完毕后就将其标记为过期，不再理

会．以防止重复处理。用它作为目标可以减少比较量，提高识别速度。

２）画面文字信息识别

电视画面中 …… 此处隐藏：90字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……