Інформаційна технологія заміни рекламних банерів на відео

Abstract

Запропоновано інформаційну технологію для заміни рекламних банерів на відео. Було досліджено методи сегментації й вбудовування зображень, обрано нейромережевий метод та відповідні механізми навчання нейронних мереж. Для вбудовування зображення, використовуються класичні алгоритми комп’ютерного зору. Архітектура обраної нейронної мережі базується на архітектурі мережі Mask-RCNN, з доповненими шарами. Вхідними даними є зображення розміром 512 на 512, вихідним значенням є вектор розмірністю 1 на 10. Для програмної реалізації було обрано мову програмування Python та бібліотеку TensorFlow. Достовірність розпізнавання рекламних банерів на 10% краще за аналоги, а точність встановлення рекламних банерів на 18%. Загальне покращення достовірності заміни рекламних банерів на 4%.

Information technology for replacing advertising banners with videos is proposed. The methods of image segmentation and embedding were investigated, the neural network method and the corresponding neural network learning mechanisms were chosen. Classic computer vision algorithms are used for image embedding. The architecture of the selected neural network is based on the architecture of the Mask-RCNN network, with added layers. The input data is a 512 by 512 image, the output value is a 1 by 10 vector. The Python programming language and the TensorFlow library were chosen for software implementation. The reliability of recognizing advertising banners is 10% better than analogues, and the accuracy of installing advertising banners is 18%. 4% overall improvement in the reliability of banner ad replacement.