臺(tái)標(biāo)提取與匹配算法分析的開題報(bào)告1.研究背景和意義隨著電影、電視劇、廣告等媒體內(nèi)容的不斷增長，在視頻制作和廣告投放前，需要對(duì)視頻中的臺(tái)標(biāo)進(jìn)行提取和匹配，以便于對(duì)其進(jìn)行可視化處理或者定位廣告等特定內(nèi)容的插入。因此，針對(duì)臺(tái)標(biāo)提取和匹配算法的研究能夠?yàn)橐曨l生產(chǎn)和廣告投放等領(lǐng)域提供有效的技術(shù)支撐和實(shí)際應(yīng)用。2.研究現(xiàn)狀目前，臺(tái)標(biāo)提取和匹配算法的研究已經(jīng)很成熟，從經(jīng)典的基于幀差法的提取算法，到基于時(shí)間反演的提取算法，再到先進(jìn)的基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)提取算法，都有相應(yīng)的研究成果和應(yīng)用案例。在臺(tái)標(biāo)匹配算法方面，從基于顏色直方圖的匹配算法，到基于SURF特征匹配的算法，再到最近興起的基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匹配算法，已經(jīng)有了很多成熟的模型和實(shí)現(xiàn)方案。3.研究內(nèi)容和技術(shù)路線本研究將主要針對(duì)臺(tái)標(biāo)提取和匹配算法進(jìn)行深入研究，包括以下幾個(gè)方面：1）基于深度學(xué)習(xí)的臺(tái)標(biāo)提取算法研究：利用CNN等深度學(xué)習(xí)算法，提高臺(tái)標(biāo)提取的效果和準(zhǔn)確率。2）基于時(shí)間軸信息的臺(tái)標(biāo)匹配算法研究：通過分析視頻序列的時(shí)間軸信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同視頻序列之間的臺(tái)標(biāo)匹配。3）臺(tái)標(biāo)提取和匹配算法的應(yīng)用研究：將臺(tái)標(biāo)提取和匹配算法應(yīng)用于實(shí)際的視頻生產(chǎn)或廣告制作中，測(cè)試其效果和實(shí)用性。技術(shù)路線如下：1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理：從不同來源的視頻序列中提取訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理等操作。2）臺(tái)標(biāo)提取算法的研究和實(shí)現(xiàn)：根據(jù)數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)視頻序列中臺(tái)標(biāo)的自動(dòng)提取。3）時(shí)間軸信息提取和匹配算法研究與實(shí)現(xiàn)：利用時(shí)間軸信息對(duì)視頻中的臺(tái)標(biāo)進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同視頻序列之間的臺(tái)標(biāo)匹配。4）系統(tǒng)集成和應(yīng)用研究：將臺(tái)標(biāo)提取和匹配算法集成到實(shí)際的視頻生產(chǎn)或廣告制作中，測(cè)試其效果和實(shí)用性。4.預(yù)期成果本研究將實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的臺(tái)標(biāo)提取算法和基于時(shí)間軸信息的臺(tái)標(biāo)匹配算法，并將其應(yīng)用于實(shí)際的視頻生產(chǎn)或廣告制作中。預(yù)計(jì)將得到如下成果：1）實(shí)現(xiàn)臺(tái)標(biāo)提取和匹配算法的模型和軟件系統(tǒng)。2）實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的臺(tái)標(biāo)提取算法，提高臺(tái)標(biāo)提取的效果和準(zhǔn)確率。3）實(shí)現(xiàn)基于時(shí)間軸信息的臺(tái)標(biāo)匹配算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同視頻序列之間的臺(tái)標(biāo)匹配。4）在實(shí)際應(yīng)用中測(cè)試并驗(yàn)證臺(tái)標(biāo)提取和匹配算法的效果和實(shí)用性。5.研究計(jì)劃時(shí)間節(jié)點(diǎn)研究內(nèi)容2022年2月-6月1）數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和預(yù)處理；2）臺(tái)標(biāo)提取算法的研究和實(shí)現(xiàn)。2022年7月-11月3）時(shí)間軸信息提取和匹配算法研究和實(shí)現(xiàn)。2023年1月-5月4）系統(tǒng)集成和應(yīng)用研究，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)和模型的集成，測(cè)試和驗(yàn)證其效果和實(shí)用性。2023年6月-8月5）論文撰寫和審閱。6.參考文獻(xiàn)[1]ZhangJ,LiS,ChenJ,etal.Videologorecognitionviacorrelationfilters[J].JournalofElectronicImaging,2016,25(5):053018.[2]ChenQ,LiuQ,HuangQ,etal.Logodetectionandrecognitionbasedondeeplearning[J].IETImageProcessing,2019,14(4):745-753.[3]LinW,ZhangJ,JiaZ,etal.ArobustwatermarkingmethodforimageandvideousingcombinedDCT-SVD[J].MultimediaToolsandApplications,2019,78(19):28563-28579.[4]WangF,LiF,LiH,etal.LogorecognitionbasedonSURFfeatureextractionandmatching[J].JournalofComputationalInformationSystems,2010,6(8):2625-2631.[5]WuY,LuJ,ZhangY.DeepLogo:Hittinglogorecognitionwithdeeple