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

DETECCIÓN E DETECCIÓN E IDENTIFICACIÓN DE IDENTIFICACIÓN DE

ANUNCIOSANUNCIOSDE RADIO Y DE RADIO Y

TELEVISIÓN EN TELEVISIÓN EN TIEMPO REALTIEMPO REAL

PROYECTO FIN DE PROYECTO FIN DE CARRERACARRERA

ERNESTO SUBIRÁ NIMO

INDICEINDICE

1.1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOSINTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS..

2.2. ALGORITMO DE DETECCIÓN.ALGORITMO DE DETECCIÓN.

3.3. HARDWARE Y SOFTWARE.HARDWARE Y SOFTWARE.

4.4. DESARROLLO DE LA APLICACIÓN.DESARROLLO DE LA APLICACIÓN.

5.5. RESULTADOS Y CONCLUSIONES.RESULTADOS Y CONCLUSIONES.

1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS

INTRODUCCION Y OBJETIVOSINTRODUCCION Y OBJETIVOS

Grandes sumas de dinero en publicidad.Grandes sumas de dinero en publicidad.

Tipo de contrato depende del horario de Tipo de contrato depende del horario de emisión.emisión.

Necesidad de comprobar lo acordado en Necesidad de comprobar lo acordado en los contratos publicitarios.los contratos publicitarios.

Desarrollo y mejora de una aplicación que Desarrollo y mejora de una aplicación que proporciona una solución a este problema.proporciona una solución a este problema.

INTRODUCCION Y OBJETIVOSINTRODUCCION Y OBJETIVOS

Requisitos de la aplicación:Requisitos de la aplicación:

Funcionamiento en tiempo real.Funcionamiento en tiempo real.

Eficiencia computacional.Eficiencia computacional.

Sencillez.Sencillez.

Portabilidad.Portabilidad.

2. ALGORITMO DE DETECCIÓN2. ALGORITMO DE DETECCIÓN

IDENTIFICACÓN UTILIZANDO IDENTIFICACÓN UTILIZANDO AUDIO FINGERPRINTINGAUDIO FINGERPRINTING

Objetivo Objetivo Identificar anuncios de Identificar anuncios de Radio FM y Televisión.Radio FM y Televisión.

Necesidad de alguna técnica que Necesidad de alguna técnica que permita comparar tramas de audio.permita comparar tramas de audio.

Esta técnica debe ser:Esta técnica debe ser: - Robusta.- Robusta. - Eficiente computacionalmente.- Eficiente computacionalmente. - Precisa.- Precisa.

Capacidad de identificar una pieza de audio a Capacidad de identificar una pieza de audio a partir de unos pocos segundos.partir de unos pocos segundos.

Busca características de la señal comunes a Busca características de la señal comunes a todas ellas.todas ellas.

Suficientemente robusta para identificar en Suficientemente robusta para identificar en escenarios poco favorables.escenarios poco favorables.

Genera una representación compacta (huella o Genera una representación compacta (huella o fingerprint) con estas características.fingerprint) con estas características.

Utiliza esta huella como elemento identificador.Utiliza esta huella como elemento identificador.

IDENTIFICACÓN UTILIZANDO IDENTIFICACÓN UTILIZANDO AUDIO FINGERPRINTINGAUDIO FINGERPRINTING

IDENTIFICACIÓN UTILIZANDO IDENTIFICACIÓN UTILIZANDO AUDIO FINGERPRINTINGAUDIO FINGERPRINTING

Dos tareas en el proceso de identificación: Dos tareas en el proceso de identificación:

- Creación de la Base de Datos con los - Creación de la Base de Datos con los

anuncios.anuncios.

- - Identificación de esos anuncios.Identificación de esos anuncios.

IDENTIFICACIÓN UTILIZANDO IDENTIFICACIÓN UTILIZANDO AUDIO FINGERPRINTINGAUDIO FINGERPRINTING

ESQUEMA UTILIZADO EN LA ESQUEMA UTILIZADO EN LA APLICACIÓNAPLICACIÓN

COMPONENTES DEL SISTEMA DE COMPONENTES DEL SISTEMA DE AUDIO FINGERPRINTINGAUDIO FINGERPRINTING

Dos Bloques fundamentales:

1. Bloque de extracción de fingerprints.

2. Bloque de búsqueda en la base de datos.

COMPONENTES DEL SISTEMA DE COMPONENTES DEL SISTEMA DE AUDIO FINGERPRINTINGAUDIO FINGERPRINTING

CABECERACABECERA

MODELADO DE FINGERPRINTMODELADO DE FINGERPRINT

Dar una representación final a la fingerprint (huella) extraída.

Minimizar la redundancia.

Matriz con número de filas variable y 32 columnas.

OBJETIVO DEL PROCESOOBJETIVO DEL PROCESO

ALGORITMO DE BUSQUEDAALGORITMO 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

ALGORITMO DE BUSQUEDAALGORITMO DE BUSQUEDA

ALGORITMO DE BUSQUEDAALGORITMO DE BUSQUEDA

3. HARDWARE Y SOFTWARE3. HARDWARE Y SOFTWARE

HARDWAREHARDWARE

Sistema:

- Equipo Portátil - Intel Centrino 1,6 GHz - 512 MB RAM DDR.

Tarjeta Capturadora:

- WINTV USB de Hauppauge

SOFTWARESOFTWARE

Sistema Operativo

Entorno de programación

Control de la tarjeta

FUNCIONAMIENTO EN OTROS SISTEMASFUNCIONAMIENTO EN OTROS SISTEMAS

CASOCASO CPUCPU MEMORIAMEMORIA S.O.S.O. TARJETA TVTARJETA TV FMFM OKOK

11Intel Intel

Centrino Centrino 1.4 GHz1.4 GHz

512 MB512 MB WIN WIN XPXP

Hauppauge Hauppauge WinTV USBWinTV USB SISI SISI

22Intel P4 Intel P4 2.4 GHz2.4 GHz 256 MB256 MB WIN WIN

XPXPHauppauge Hauppauge WinTV USBWinTV USB SISI SISI

33Intel P4 Intel P4 2.6 GHz2.6 GHz 512 MB512 MB WIN WIN

XPXPBest Buy Best Buy Easy TVEasy TV NONO SISI

44Intel P3 Intel P3 864 MHz864 MHz 256 MB256 MB WIN WIN

XPXPPinnacle Pinnacle PCTV ProPCTV Pro NONO SISI

55Intel P3 Intel P3 864 MHz864 MHz 256 MB256 MB WIN WIN

XPXPHauppauge Hauppauge WinTV USBWinTV USB SISI SISI

4. DESARROLLO DE LA APLICACION4. DESARROLLO DE LA APLICACION

COMPONENTES DE LA APLICACIÓNCOMPONENTES DE LA APLICACIÓN

Existen 2 partes bien diferenciadas:

1. Interfase de comunicación entre PC y tarjeta capturadora.

2. Implementación del algoritmo de detección.

INTERFASE DE COMUNICACIÓN ENTRE INTERFASE DE COMUNICACIÓN ENTRE PC Y TARJETA CAPTURADORAPC Y TARJETA CAPTURADORA

Grafo 1: Almacena las muestras capturadas en un buffer para su posterior tratamiento.

INTERFASE DE COMUNICACIÓN ENTRE INTERFASE DE COMUNICACIÓN ENTRE PC Y TARJETA CAPTURADORAPC Y TARJETA CAPTURADORA

Grafo 2: Almacena las muestras capturadas en un fichero.

IMPLEMENTACION DEL ALGORITMO IMPLEMENTACION DEL ALGORITMO DE DETECCIONDE DETECCION

1. 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.

5. RESULTADOS Y CONCLUSIONES5. RESULTADOS Y CONCLUSIONES

RESULTADOS Y CONCLUSIONESRESULTADOS Y CONCLUSIONES

Objetivo de las pruebas:

- Demostrar la eficiencia computacional.

- Comprobar los límites de la aplicación.

Extraer conclusiones que sirvan como guía de aplicación.

TIEMPO DE PROCESADOTIEMPO DE PROCESADO

0

5

10

15

20

25

30

1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45

Tiempo de computación (Correlación)Tiempo de computación (Audio Fingerprinting)

TASA DE ACIERTOSTASA DE ACIERTOS

Tasa de aciertos (detección en la misma frecuencia que se grabó)

0

20

40

60

80

100

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

Nº anuncios

Po

rcen

taje

(%

)

TASA DE ACIERTOSTASA DE ACIERTOS

Tasa de aciertos (detección en diferente frecuencia a la que se grabó)

0

20

40

60

80

100

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

Nº anuncios

Por

cent

aje

(%)

CONCLUSIONESCONCLUSIONES

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.