Detección e identificación de anuncios de radio y televisión en tiempo real

1,182 views

Published on

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
1,182
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
332
Actions
Shares
0
Downloads
9
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Detección e identificación de anuncios de radio y televisión en tiempo real

  1. 1. DETECCIÓN E IDENTIFICACIÓN DE ANUNCIOSDE RADIO Y TELEVISIÓN EN TIEMPO REAL PROYECTO FIN DE CARRERA ERNESTO SUBIRÁ NIMO
  2. 2. INDICE1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS.2. ALGORITMO DE DETECCIÓN.3. HARDWARE Y SOFTWARE.4. DESARROLLO DE LA APLICACIÓN.5. RESULTADOS Y CONCLUSIONES.
  3. 3. 1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS
  4. 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. 5. INTRODUCCION Y OBJETIVOSRequisitos de la aplicación: Funcionamiento en tiempo real. Eficiencia computacional. Sencillez. Portabilidad.
  6. 6. 2. ALGORITMO DE DETECCIÓN
  7. 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. 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. 9. IDENTIFICACIÓN UTILIZANDOAUDIO FINGERPRINTINGDos tareas en el proceso de identificación: - Creación de la Base de Datos con los anuncios. - Identificación de esos anuncios.
  10. 10. IDENTIFICACIÓN UTILIZANDOAUDIO FINGERPRINTING
  11. 11. ESQUEMA UTILIZADO EN LAAPLICACIÓN
  12. 12. COMPONENTES DEL SISTEMA DEAUDIO FINGERPRINTINGDos Bloques fundamentales:1. Bloque de extracción de fingerprints.2. Bloque de búsqueda en la base de datos.
  13. 13. COMPONENTES DEL SISTEMA DEAUDIO FINGERPRINTING
  14. 14. CABECERA
  15. 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. 16. OBJETIVO DEL PROCESO
  17. 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. 18. ALGORITMO DE BUSQUEDA
  19. 19. ALGORITMO DE BUSQUEDA
  20. 20. 3. HARDWARE Y SOFTWARE
  21. 21. HARDWARE Sistema: - Equipo Portátil - Intel Centrino 1,6 GHz - 512 MB RAM DDR. Tarjeta Capturadora: - WINTV USB de Hauppauge
  22. 22. SOFTWARE Sistema Entorno de Control de Operativo programación la tarjeta
  23. 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. 24. 4. DESARROLLO DE LA APLICACION
  25. 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. 26. INTERFASE DE COMUNICACIÓN ENTREPC Y TARJETA CAPTURADORA Grafo 1: Almacena las muestras capturadas en un buffer para su posterior tratamiento.
  27. 27. INTERFASE DE COMUNICACIÓN ENTREPC Y TARJETA CAPTURADORA Grafo 2: Almacena las muestras capturadas en un fichero.
  28. 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. 29. 5. RESULTADOS Y CONCLUSIONES
  30. 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. 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. 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. 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. 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.

×