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Detección e identificación de anuncios de radio y televisión en tiempo real
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  • 1. DETECCIÓN E IDENTIFICACIÓN DE ANUNCIOSDE RADIO Y TELEVISIÓN EN TIEMPO REAL PROYECTO FIN DE CARRERA ERNESTO SUBIRÁ NIMO
  • 2. INDICE1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS.2. ALGORITMO DE DETECCIÓN.3. HARDWARE Y SOFTWARE.4. DESARROLLO DE LA APLICACIÓN.5. RESULTADOS Y CONCLUSIONES.
  • 3. 1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS
  • 4. INTRODUCCION Y OBJETIVOS Grandes sumas de dinero en publicidad. Tipo de contrato depende del horario de emisión. Necesidad de comprobar lo acordado en los contratos publicitarios. Desarrollo y mejora de una aplicación que proporciona una solución a este problema.
  • 5. INTRODUCCION Y OBJETIVOSRequisitos de la aplicación: Funcionamiento en tiempo real. Eficiencia computacional. Sencillez. Portabilidad.
  • 6. 2. ALGORITMO DE DETECCIÓN
  • 7. IDENTIFICACÓN UTILIZANDOAUDIO FINGERPRINTING Objetivo  Identificar anuncios de Radio FM y Televisión. Necesidad de alguna técnica que permita comparar tramas de audio. Esta técnica debe ser: - Robusta. - Eficiente computacionalmente. - Precisa.
  • 8. IDENTIFICACÓN UTILIZANDO AUDIO FINGERPRINTING Capacidad de identificar una pieza de audio a partir de unos pocos segundos. Busca características de la señal comunes a todas ellas. Suficientemente robusta para identificar en escenarios poco favorables. Genera una representación compacta (huella o fingerprint) con estas características. Utiliza esta huella como elemento identificador.
  • 9. IDENTIFICACIÓN UTILIZANDOAUDIO FINGERPRINTINGDos tareas en el proceso de identificación: - Creación de la Base de Datos con los anuncios. - Identificación de esos anuncios.
  • 10. IDENTIFICACIÓN UTILIZANDOAUDIO FINGERPRINTING
  • 11. ESQUEMA UTILIZADO EN LAAPLICACIÓN
  • 12. COMPONENTES DEL SISTEMA DEAUDIO FINGERPRINTINGDos Bloques fundamentales:1. Bloque de extracción de fingerprints.2. Bloque de búsqueda en la base de datos.
  • 13. COMPONENTES DEL SISTEMA DEAUDIO FINGERPRINTING
  • 14. CABECERA
  • 15. MODELADO DE FINGERPRINT Dar una representación final a la fingerprint (huella) extraída. Minimizar la redundancia. Matriz con número de filas variable y 32 columnas.
  • 16. OBJETIVO DEL PROCESO
  • 17. ALGORITMO DE BUSQUEDA Buscar la huella extraída en la base de datos. Muchos algoritmos de búsqueda. Buscan la rapidez y la precisión. Base de datos menor de 50 anuncios. Algoritmo elegido  Fuerza Bruta
  • 18. ALGORITMO DE BUSQUEDA
  • 19. ALGORITMO DE BUSQUEDA
  • 20. 3. HARDWARE Y SOFTWARE
  • 21. HARDWARE Sistema: - Equipo Portátil - Intel Centrino 1,6 GHz - 512 MB RAM DDR. Tarjeta Capturadora: - WINTV USB de Hauppauge
  • 22. SOFTWARE Sistema Entorno de Control de Operativo programación la tarjeta
  • 23. FUNCIONAMIENTO EN OTROS SISTEMASCASO CPU MEMORIA S.O. TARJETA TV FM OK Intel WIN Hauppauge 1 Centrino 512 MB SI SI XP WinTV USB 1.4 GHz Intel P4 WIN Hauppauge 2 256 MB SI SI 2.4 GHz XP WinTV USB Intel P4 WIN Best Buy 3 512 MB NO SI 2.6 GHz XP Easy TV Intel P3 WIN Pinnacle 4 256 MB NO SI 864 MHz XP PCTV Pro Intel P3 WIN Hauppauge 5 256 MB SI SI 864 MHz XP WinTV USB
  • 24. 4. DESARROLLO DE LA APLICACION
  • 25. COMPONENTES DE LA APLICACIÓN Existen 2 partes bien diferenciadas:1. Interfase de comunicación entre PC y tarjeta capturadora.2. Implementación del algoritmo de detección.
  • 26. INTERFASE DE COMUNICACIÓN ENTREPC Y TARJETA CAPTURADORA Grafo 1: Almacena las muestras capturadas en un buffer para su posterior tratamiento.
  • 27. INTERFASE DE COMUNICACIÓN ENTREPC Y TARJETA CAPTURADORA Grafo 2: Almacena las muestras capturadas en un fichero.
  • 28. IMPLEMENTACION DEL ALGORITMODE DETECCION1. Fase de Establecimiento - Sólo se ejecuta una vez. - Se leen las frecuencias o canales de TV. - Se computa el tiempo de procesado.2. Fase de Aplicación. - Se ejecuta de forma periódica. - Se recogen las muestras del buffer. - Se extrae su fingerprint correspondiente. - Se busca en la base de datos.
  • 29. 5. RESULTADOS Y CONCLUSIONES
  • 30. RESULTADOS Y CONCLUSIONES Objetivo de las pruebas: - Demostrar la eficiencia computacional. - Comprobar los límites de la aplicación. Extraer conclusiones que sirvan como guía de aplicación.
  • 31. TIEMPO DE PROCESADO Tiempo de computación (Correlación) Tiempo de computación (Audio Fingerprinting) 30 25 20 15 10 5 0 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45
  • 32. TASA DE ACIERTOS Tasa de aciertos (detección en la misma frecuencia que se grabó) 100 80Porcentaje (%) 60 40 20 0 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 Nº anuncios
  • 33. TASA DE ACIERTOS Tasa de aciertos (detección en diferente frecuencia a la que se grabó) 100 80Porcentaje (%) 60 40 20 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Nº anuncios
  • 34. CONCLUSIONES Algoritmo Audio Fingerprinting 5 ó 6 veces más rapido que el de correlación. Hasta 20 anuncios en la misma frecuencia de grabación. Hasta 7 anuncios en diferente frecuencia de grabación. Necesidad de un tiempo de captura menor para trabajar con múltiples sintonías.