Detección automática multicanal de anuncios en tv en tiempo real

Escuela Técnica Superior de Ingenieros
Departamento de Ingeniería Electrónica
Teoría de la Señal y Comunicaciones

Detección Automática
Multicanal de Anuncios en TV
en Tiempo Real

Autor: Enrique Robles Rodríguez
Tutor: José Ramón Cerquides Bueno

Contenidos de la Presentación
• Introducción: Objetivos y Punto de partida
• Estudio del método de detección
• Desarrollo software de la aplicación
• Resultados experimentales
• Conclusiones y líneas futuras de
investigación

Detección Automática Multicanal de Anuncios en TV en tiempo Real

Introducción

Objetivos
• Obtención de una herramienta software para la
Detección Automática Multicanal de Anuncios en
TV en tiempo real.
• Características:
 Rapidez
 Robustez
Automatización
SPOT


 Sencillez
 Flexibilidad
 Fiabilidad


Introducción

Punto de partida
• Versión anterior de SPOT

• Aplicaciones Existentes
 Detectar un anuncio en particular
 AUDICOM
 SI.RE.N.A

• Todas aplicaciones existentes  1 solo CANAL


Estudio del método de detección

Método de detección
• Necesidad de rediseñar el método
 Aplicación multicanal
 Tiempo de cambio de canal
 Tiempo de permanencia en canal
• Sistema de comparación
 Correlación
• Obtención de patrones de secuencia de
vídeo


Patrones de secuencia de vídeo (I)
• Método experimental  Matlab
 Grabación anuncios  base de datos
 Pruebas de diferentes métodos construidos con
esa base de datos  SIMULACIONES
• Procesamiento de imágenes
 Conversión a escala de grises
 Reescalado a 320x240
 Obtención de datos de interés de cada imagen
• Almacenamiento de anuncios en matrices


Patrones de secuencia de vídeo (II)
• Método 1: Diferencia de imágenes
 Diferencia entre dos frames consecutivos
 Cálculo de media o varianza de la imagen
 Almacenamos datos en un vector
 Tiempo por canal = 1 seg  20 frames
 Realizamos todas las simulaciones posibles
 Vemos el porcentaje de valores por encima de
un determinado umbral. Detección del 90% 
80% de falsa detección.



Patrones de secuencia de vídeo (III)
• Método 2: Diferencia y División
 División de la imagen diferencia
 4, 9 y 16 cuadros. 2 y 4 filas o columnas
 Descartamos el cálculo de la varianza

• Método 3: Diferencia y Separación
 Separamos valores positivos y negativos de la
diferencia de imágenes
 Porcentaje de detección del 90%  30% de
falsas detecciones



Patrones de secuencia de vídeo (y IV)
• Método 4: Diferencia y División en una matriz
 Igual que Método 2, pero almacenamos valores de
cada división en filas diferentes.
• Método 5: Diferencia, División y Separación
 4, 9 y 16 cuadros
 20 y 30 frames
 Porcentaje detección > 90% y de falsa detección
< 10%  Mejora con 30 frames
• Método 6: División


Método de División de Imágenes
• Sin diferencia de imágenes.
• División en cuadros de la imagen.
• Cálculo de la media de intensidad de cada
cuadro.
• Pruebas exhaustivas del método:
 Barrido de 20 a 45 frames.
 Divisiones en 9, 16, 25, 64, 100, 256 y 400
cuadros.
 Aumento de la base de datos.
• Resultados perfectos con nuestra base de datos.

Desarrollo software de la aplicación

Requerimientos
• Arquitectura hardware
 Ordenador.
 Tarjeta de TV.

• Arquitectura software
 S.O. Windows.
 Microsoft DirectX 9.0c.
 Microsoft Visual C++ 6.0.



Cambios en la Interfaz
• Objetivo: facilitar el uso del programa.
• Versión anterior
 Interfaz más pequeña
 Menor posibilidad de acción del usuario
• Nueva versión
 Mayor tamaño de interfaz
 Inclusión de menú  mayor versatilidad
 Botones de cambio de canal Más y Menos
 Botón para borrado de resultados
 Botones de Play, Pause y Stop


Módulo de Detección
• Adecuar el programa al método de Detección
hallado.
 Programar en C++ lo que teníamos en Matlab
• Inclusión de mensajes de advertencia:

• Guardado de una imagen de la secuencia
detectada en el disco duro
 Posibilidad de comprobar la detección  Muy util


Cuadro de diálogo Fichas
• Cuando grabamos un nuevo anuncio
actualizamos la base de datos
 El usuario puede utilizar el programa con el
nuevo anuncio inmediatamente después a su
grabación

• Inclusión de botón de borrado de anuncios
 La base de datos es más manejable para el usuario
 Desde el programa accedemos a todas las
funciones necesarias



Independencia de ruta
• Versión anterior
 Necesidad de existencia del directorio c:video
donde se incluye la base de datos
 Uso de librerías dinámicas  necesidad de
incluirlas en directorio del sistema
 Problemático para el usuario inexperto
• Nueva versión
 Independencia de la ubicación de la aplicación
 Librerías estáticas incluidas en el ejecutable
 El ejecutable funciona en cualquier PC, sin instalación.
Sólo es necesario copiar y pegar en la nueva ubicación.


Menú de la aplicación (I)
• Inclusión de un menú en nuestra aplicación
 Entorno más parecido a los existentes en Windows
 Complementa la funcionalidad de la interfaz
 Permite incorporar numerosas funciones sin sobrecargar
el entorno usuario.
 Permite acceder a parámetros de configuración internos

de nuestra aplicación



Menú de la aplicación (II)
• Menú Archivo
 Emula programas sobre Windows
 Apertura, cerrado y guardado de archivos
 Abrir  Abre un archivo multimedia
 Cerrar  lo cierra

 Fichas, Salvar y Salir  efectúan las mismas funciones

que los botones de la interfaz



Menú de la aplicación (III)
• Menú Canales
 Incluye gran funcionalidad en el modo TV
• Entradas:
 Lista de Canales
 Elección de canales para el modulo Detección
 Guardado de dichos canales en fichero Config.dat  al

cerrar y volver a abrir el programa siguen en memoria
 Memoria arriba y Memoria abajo
 Cambio de canal arriba o abajo por la lista de canales
guardada
 Canal Más y Menos  igual que los botones


Menú de la aplicación (IV)
• Menú Reproducir
 Entradas Play, Pause y Stop  se corresponden con
las entradas de la interfaz principal

• Menú Detección:
 Entradas: elección de fuente, modulo de Detección
y modulo de Aprendizaje  se corresponden con
las entradas de la interfaz principal



Menú de la aplicación (V)
• Menú Configuración
 Permite acceder y modificar a los parámetros
internos de configuración del algoritmo de
detección de anuncios
 Los parámetros se guardan en el fichero Config.dat
 cuando cerramos y abrimos siguen guardados
 Funciones LeeConfig() y GuardaConfig()
 Configuración actual  muestra parámetros actuales
 Divisiones Imagen, Tiempo de Detección y Umbral
 Permiten cambiar dichos parámetros



Menú de la aplicación (y VI)
• Menú Acerca de...
 Muestra información sobre el programa y su autor


Resultados experimentales

Carga computacional
• Estudio de la antigua versión
 Inestabilidades que hereda nuestra versión
• Consumo lineal de memoria RAM. Causa 
Reserva de memoria sin ser liberada
 Se solucionó reservando la memoria necesaria fuera de la
función que la utiliza
• Uso de CPU del 100% durante todo el tiempo
Causa  Escalado de imagen dura mas de 40 ms
 Solución  No realizar el escalado de imagen, capturando
directamente la TV en la resolución deseada
• Nueva versión estable y menor consumo de CPU


Simulaciones (I)
• Para optimizar la aplicación
 Estudio de tiempos de ejecución de funciones internas
 Timer aleatorio > 40 ms

 Comparación entre anuncios  Tiempo muy elevado

• Conclusiones
 Timer > 40 ms  estamos más tiempos por canal y
perdemos frames
 Timer aleatorio  anuncios en base de datos siempre
distintos  posibles fallos en la detección
 Máximo de anuncios en nuestra base de datos
• Este estudio nos ayudó a depurar tiempos de
ejecución  Solución al consumo de CPU


Simulaciones (y II)
• Para probar la correcta Detección
 Se crea un vídeo con los 8 anuncios de nuestra base de
datos
 Pruebas con la antigua versión y con la nueva
 Versión anterior falla

 Nueva versión más robusta y fiable, incluso en los anuncios
 Nueva versión detecta correctamente todos
un solo canal
• Para probar la falsa detección
 Dejamos correr el programa durante 12 horas, con 8
anuncios en la base de datos.
 12 horas = 16000 comparaciones  6 erróneas = 0.0375%
falsa detección
 Porcentaje muy bueno. Mucho mejor que en la anterior versión

Conclusiones y líneas futuras de investigación

Conclusiones
• Se cumplen los objetivos marcados
 Programa más rápido y con menor consumo de
recursos
 Se han eliminado bugs  más estable
 Interfaz amigable  más sencillo
 El usuario puede acceder y modificar parámetros
de detección  más flexible y potente
 Porcentajes de detección casi perfectos  más
fiable
 Objetivo más importante  Detección Multicanal

Conclusiones y líneas futuras de investigación

Líneas futuras de investigación
• Programa en fase de desarrollo
 Hacer más preciso el Timer
 Trabajar con los drivers de tarjeta de TV y DirectX
 Utilizar otro método de detección
 Cambiar manejo de base de datos
 Imágenes en JPG
 Utilizar imágenes capturadas para detección
automática


Fin de la presentación

Turno de Preguntas


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