一種識(shí)別臺(tái)標(biāo)的方法及裝置制造方法【專利摘要】本發(fā)明適用于電視【
技術(shù)領(lǐng)域：
】，提供了一種識(shí)別臺(tái)標(biāo)的方法，包括：存儲(chǔ)臺(tái)標(biāo)圖像和臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)；將臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)第一圖像塊；以N個(gè)第一圖像塊為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值；接收電視發(fā)送的第一播放信息，第一播放信息包括第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像；以所述權(quán)值構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，以得到第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。本發(fā)明中，獲取已知的臺(tái)標(biāo)圖像和對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)，將臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)圖像塊，根據(jù)N個(gè)圖像塊和標(biāo)識(shí)訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，以上述權(quán)值構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，得到待識(shí)別圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)臺(tái)標(biāo)圖像局部特征的識(shí)別能力?！緦＠f(shuō)明】—種識(shí)別臺(tái)標(biāo)的方法及裝置【
技術(shù)領(lǐng)域：
】[0001]本發(fā)明屬于電視【
技術(shù)領(lǐng)域：
】，尤其涉及一種識(shí)別臺(tái)標(biāo)的方法及裝置?！?br>背景技術(shù)：
】[0002]在云電視時(shí)代，云服務(wù)器通過(guò)識(shí)別電視正在播放的電視臺(tái)的臺(tái)標(biāo)圖像，可以為每個(gè)電視建立信息庫(kù)用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。對(duì)于臺(tái)標(biāo)圖像的識(shí)別，現(xiàn)有的基于顏色和形狀的方法、基于模板匹配的方法、基于尺度不變特征轉(zhuǎn)換(Scale-1nvariantFeatureTransform,SIFT)特征點(diǎn)匹配的方法和基于小波特征的識(shí)別方法，在實(shí)際的工程應(yīng)用中對(duì)臺(tái)標(biāo)圖像局部特征的識(shí)別效果并不理想，而且也不能適應(yīng)臺(tái)標(biāo)圖像的背景變化、臺(tái)標(biāo)圖像本身的半透明特性和臺(tái)標(biāo)圖像位置隨著時(shí)間變化等情況引起的識(shí)別準(zhǔn)確度低的問(wèn)題?！?br/>發(fā)明內(nèi)容】[0003]本發(fā)明的目的在于提供一種識(shí)別臺(tái)標(biāo)的方法，旨在提高對(duì)臺(tái)標(biāo)圖像局部特征的識(shí)別準(zhǔn)確度和解決由于臺(tái)標(biāo)圖像的背景變化和位置變化等因素引起的識(shí)別準(zhǔn)確度低的問(wèn)題。[0004]本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的，一種識(shí)別臺(tái)標(biāo)的方法，包括:[0005]存儲(chǔ)臺(tái)標(biāo)圖像和所述臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)，所述標(biāo)識(shí)用于表征所述臺(tái)標(biāo)圖像所屬的電視臺(tái)；[0006]將所述臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)第一圖像塊，N為大于I的正整數(shù)；[0007]以所述N個(gè)第一圖像塊為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以所述臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，訓(xùn)練得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值；[0008]接收電視發(fā)送的第一播放信息，所述第一播放信息包括第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像；[0009]以所述權(quán)值構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，以得到所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。[0010]本發(fā)明的另一目的在于提供一種識(shí)別臺(tái)標(biāo)的裝置，包括:[0011]存儲(chǔ)單元，用于存儲(chǔ)臺(tái)標(biāo)圖像和所述臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)，所述標(biāo)識(shí)用于表征所述臺(tái)標(biāo)圖像所屬的電視臺(tái)；[0012]分割單元，用于將所述臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)第一圖像塊，N為大于I的正整數(shù)；[0013]訓(xùn)練單元，用于以所述N個(gè)第一圖像塊為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以所述臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，訓(xùn)練得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值；[0014]第一接收單元，用于接收電視發(fā)送的第一播放信息，所述第一播放信息包括第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像；[0015]第一識(shí)別單元，用于以所述權(quán)值構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，以得到所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。[0016]在本發(fā)明中，獲取已知的臺(tái)標(biāo)圖像和其對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)，將臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)圖像塊，根據(jù)N個(gè)圖像塊和標(biāo)識(shí)訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，以上述權(quán)值構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，得到待識(shí)別圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)臺(tái)標(biāo)圖像局部特征的識(shí)別能力，提高識(shí)別的準(zhǔn)確度?！緦＠綀D】【附圖說(shuō)明】[0017]圖1是本發(fā)明實(shí)施例一提供的識(shí)別臺(tái)標(biāo)的方法的實(shí)現(xiàn)流程圖；[0018]圖2是本發(fā)明實(shí)施例一提供的識(shí)別臺(tái)標(biāo)的方法中分割臺(tái)標(biāo)圖像和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不意圖；[0019]圖3是本發(fā)明實(shí)施例一提供的識(shí)別臺(tái)標(biāo)的方法S103的具體實(shí)現(xiàn)流程圖；[0020]圖4是本發(fā)明實(shí)施例一提供的識(shí)別臺(tái)標(biāo)的方法S104的具體實(shí)現(xiàn)流程圖；[0021]圖5是本發(fā)明實(shí)施例二提供的識(shí)別臺(tái)標(biāo)的裝置的結(jié)構(gòu)框圖；[0022]圖6是本發(fā)明實(shí)施例三提供的包括識(shí)別臺(tái)標(biāo)的裝置的系統(tǒng)；[0023]圖7是本發(fā)明實(shí)施例三提供的包括識(shí)別臺(tái)標(biāo)的裝置的系統(tǒng)中不同電視用戶臺(tái)號(hào)和臺(tái)標(biāo)信息對(duì)應(yīng)列表的示意圖；[0024]圖8是本發(fā)明實(shí)施例三提供的包括識(shí)別臺(tái)標(biāo)的裝置的系統(tǒng)中判斷是否需要重新訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流程示意圖；[0025]圖9是本發(fā)明實(shí)施例三提供的包括識(shí)別臺(tái)標(biāo)的裝置的系統(tǒng)中判斷是否需要重新訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體實(shí)現(xiàn)流程圖?！揪唧w實(shí)施方式】[0026]為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。[0027]在本發(fā)明實(shí)施例中，獲取已知的臺(tái)標(biāo)圖像和其對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)，將臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)圖像塊，根據(jù)N個(gè)圖像塊和標(biāo)識(shí)訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，以上述權(quán)值構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，得到待識(shí)別圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)臺(tái)標(biāo)圖像局部特征的識(shí)別能力，提聞識(shí)別的準(zhǔn)確度。[0028]圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例一提供的識(shí)別臺(tái)標(biāo)的方法的實(shí)現(xiàn)流程，詳述如下:[0029]在步驟SlOl中，存儲(chǔ)臺(tái)標(biāo)圖像和所述臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)，所述標(biāo)識(shí)用于表征所述臺(tái)標(biāo)圖像所屬的電視臺(tái)。[0030]在本發(fā)明實(shí)施例一中，臺(tái)標(biāo)圖像為一幅二維的圖像，用Xj表示，其中i表示臺(tái)標(biāo)名稱，也是該臺(tái)標(biāo)對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)號(hào)，i=l、2、…、k,如I表示寧夏衛(wèi)視、2表示云南衛(wèi)視、k表示CCTV2等，j為該臺(tái)標(biāo)總的訓(xùn)練數(shù)量，如，從Xi到X^ck)表示寧夏衛(wèi)視的2000張臺(tái)標(biāo)圖像，訓(xùn)練過(guò)程可以采用同一個(gè)電視臺(tái)的多張臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，總的訓(xùn)練數(shù)量要權(quán)衡訓(xùn)練復(fù)雜度、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別準(zhǔn)確度等因素。臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)用Yi表示，i的意義如上。臺(tái)標(biāo)圖像和其標(biāo)識(shí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系是公共的，在電視和服務(wù)器中都遵循相同的對(duì)應(yīng)關(guān)系。在后續(xù)步驟訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，獲取并存儲(chǔ)已知的臺(tái)標(biāo)圖像和其對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。[0031]在步驟S102中，將所述臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)第一圖像塊，N為大于I的正整數(shù)。[0032]在本發(fā)明實(shí)施例一中，將獲取到的臺(tái)標(biāo)圖像平均分割為N個(gè)圖像塊，N為大于I的正整數(shù)，具體的數(shù)量可以通過(guò)實(shí)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)出兼顧計(jì)算復(fù)雜度和識(shí)別準(zhǔn)確度的最優(yōu)值。如圖2所示，將臺(tái)標(biāo)圖像分割為B1、B2、…、BN，具體的分割方法不做限定。[0033]對(duì)臺(tái)標(biāo)圖像分割后，再進(jìn)行訓(xùn)練和識(shí)別，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)臺(tái)標(biāo)圖像局部特征的識(shí)別能力，提高識(shí)別的準(zhǔn)確度。[0034]在步驟S103中，以所述N個(gè)第一圖像塊為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以所述臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，訓(xùn)練得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。[0035]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種分布式并行信息處理的數(shù)學(xué)模型，通過(guò)調(diào)整內(nèi)部節(jié)點(diǎn)之間的相互連接關(guān)系和每個(gè)連接上的權(quán)值，以達(dá)到處理信息的目的。對(duì)于相同的輸入和節(jié)點(diǎn)間已確定的連接關(guān)系，調(diào)整每個(gè)連接上的權(quán)值，可以得到不同的輸出。[0036]采用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)為:所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組和第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組，所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出為所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入。如圖2所示，第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組和第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組為串聯(lián)結(jié)構(gòu)，分割后的N個(gè)第一圖像塊作為第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入，第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出作為第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入，臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)為第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出。第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組中包含N個(gè)子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組中包含一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均采用傳統(tǒng)的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。對(duì)于上述結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，只需確定其中的權(quán)值即可最終確定具體的用于識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。[0037]分割臺(tái)標(biāo)圖像和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程如圖2所示，作為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，如圖3所示，S103具體為:[0038]在S301中，計(jì)算所述N個(gè)第一圖像塊的梯度，形成第一特征向量矩陣。[0039]將圖像中像素點(diǎn)的灰度值以二維函數(shù)G(x，y)來(lái)表示，像素點(diǎn)的梯度為對(duì)該二維函數(shù)求導(dǎo)，然后計(jì)算幅值和方向角后得到的向量。在本發(fā)明實(shí)施例中，對(duì)于分割后的N個(gè)第一圖像塊，計(jì)算每個(gè)第一圖像塊中像素點(diǎn)的梯度作為第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入。如計(jì)算BI的梯度得到GlJfGl中的多個(gè)梯`度按像素點(diǎn)的順序從左到右、從上到下排列，形成一維特征向量矩陣，以該一維特征向量矩陣作為第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組中子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN_1的輸入。對(duì)B2、…、BN的處理與上述步驟類似，即共形成N個(gè)一維特征向量矩陣。[0040]在S302中，對(duì)所述N個(gè)第一圖像塊進(jìn)行降采樣后，計(jì)算所述N個(gè)第一圖像塊的梯度，形成第二特征向量矩陣。[0041]在本發(fā)明實(shí)施例中，對(duì)于分割后的N個(gè)第一圖像塊，首先進(jìn)行降采樣，然后計(jì)算每個(gè)第一圖像塊中每個(gè)像素點(diǎn)的梯度作為第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出，降采樣的倍數(shù)根據(jù)實(shí)際情況而定，在此不做限定。如對(duì)BI進(jìn)行3倍降采樣得到SI，然后計(jì)算SI的梯度得到S_G1，將S_G1中的多個(gè)梯度按像素點(diǎn)的順序從左到右、從上到下排列，形成一維特征向量矩陣SG_tablel,以該一維特征向量矩陣作為第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組中子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN_1的輸出。對(duì)B2、...、BN的處理與上述步驟類似，即共形成N個(gè)一維特征向量矩陣。[0042]在S303中，以所述第一特征向量矩陣為所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入，以所述第二特征向量矩陣為所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出，訓(xùn)練得到所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值。[0043]由上述步驟可得到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN_1、NN_2、…、NN_N的輸入和輸出，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論中的(BackPropagation,BP)算法即可得到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組中每個(gè)子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。[0044]在S304中，以所述第二特征向量矩陣為所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入，以所述臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)為所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出，訓(xùn)練得到所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值。[0045]與訓(xùn)練得到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值的方法類似，第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值的計(jì)算過(guò)程為:將第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出SG_tablel、SG_table2...、SG_tableN組合成一維特征向量矩陣，作為第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入，以臺(tái)標(biāo)圖像的標(biāo)識(shí)Yi為輸出，同樣通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論中的BP算法得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組NN的權(quán)值。[0046]第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組和第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值都確定后，整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值均已確定，即整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已完成訓(xùn)練。[0047]在步驟S104中，接收電視發(fā)送的第一播放信息，所述第一播放信息包括第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像。[0048]在步驟S105中，以所述權(quán)值構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，以得到所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。[0049]作為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，采用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，如圖4所示，S105具體為:[0050]在S401中，以所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值和所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值構(gòu)造所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。[0051]在本發(fā)明實(shí)施例中，以上述步驟計(jì)算得到的權(quán)值構(gòu)造出訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。[0052]在S402中，將所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)第二圖像塊，N為大于I的正整數(shù)。[0053]確定訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后，可進(jìn)行臺(tái)標(biāo)圖像的識(shí)別。識(shí)別過(guò)程與訓(xùn)練過(guò)程相似。在本發(fā)明實(shí)施例中，將待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)圖像塊，分割的方法和圖像塊的數(shù)量與訓(xùn)練過(guò)程中的相同。[0054]在S403中，以所述N個(gè)第二圖像塊為構(gòu)造后的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過(guò)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別出所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。[0055]對(duì)分割后的圖像塊進(jìn)行如訓(xùn)練過(guò)程中的處理方法，對(duì)每個(gè)圖像塊計(jì)算梯度，形成一維特征向量矩陣，然后將N個(gè)一維特征向量矩陣作為訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，最終得到該待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。[0056]臺(tái)標(biāo)圖像的標(biāo)識(shí)為一維特征向量矩陣，每個(gè)電視臺(tái)對(duì)應(yīng)矩陣中的一個(gè)元素。選出該特征向量矩陣中值最大的元素，表示該臺(tái)標(biāo)圖像與這一元素的電視臺(tái)對(duì)應(yīng)。[0057]在本發(fā)明實(shí)施例中，獲取已知的臺(tái)標(biāo)圖像和其對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)，將臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)圖像塊，根據(jù)N個(gè)圖像塊和標(biāo)識(shí)訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，以上述權(quán)值構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，得到待識(shí)別圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)臺(tái)標(biāo)圖像局部特征的識(shí)別能力，提聞識(shí)別的準(zhǔn)確度。[0058]圖5示出了本發(fā)明實(shí)施例二提供的識(shí)別臺(tái)標(biāo)的裝置的結(jié)構(gòu)框圖，該裝置可以位于電視、服務(wù)器和監(jiān)控設(shè)備等需要識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像的設(shè)備中，用于執(zhí)行本發(fā)明圖1至圖4實(shí)施例所述的識(shí)別臺(tái)標(biāo)的方法。為了便于說(shuō)明，僅示出了與本實(shí)施例相關(guān)的部分。[0059]參照?qǐng)D5，該裝置包括:[0060]存儲(chǔ)單元51，存儲(chǔ)臺(tái)標(biāo)圖像和臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)，標(biāo)識(shí)用于表征所述臺(tái)標(biāo)圖像所屬的電視臺(tái)。[0061]分割單元52，將臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)第一圖像塊，N為大于I的正整數(shù)。[0062]訓(xùn)練單元53，以N個(gè)第一圖像塊為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值。[0063]第一接收單元54，接收電視發(fā)送的第一播放信息，第一播放信息包括第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像。[0064]第一識(shí)別單元55，以所述權(quán)值構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，以得到第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。[0065]可選地，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組和第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組，第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出為第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入。[0066]可選地，所述訓(xùn)練單元53包括:[0067]第一計(jì)算子單元，計(jì)算N個(gè)第一圖像塊的梯度，形成第一特征向量矩陣。[0068]第二計(jì)算子單元，對(duì)N個(gè)第一圖像塊進(jìn)行降采樣后，計(jì)算N個(gè)第一圖像塊的梯度，形成第二特征向量矩陣。[0069]第一訓(xùn)練子單元，以第一特征向量矩陣為第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入，以第二特征向量矩陣為第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出，訓(xùn)練得到第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值。[0070]第二訓(xùn)練子單元，以第二特征向量矩陣為第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入，以臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)為第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出，訓(xùn)練得到第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值。[0071]可選地，所述第一識(shí)別單元55包括:[0072]構(gòu)造子單元，以第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值和第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。[0073]分割子單元，將第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)第二圖像塊，N為大于I的正整數(shù)。[0074]識(shí)別子單元，以N個(gè)第二圖像塊為構(gòu)造后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過(guò)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別出第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。[0075]可選地，第一播放信息還包括臺(tái)號(hào)，在電視中臺(tái)號(hào)和第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)，所述裝置還包括:[0076]對(duì)應(yīng)關(guān)系建立單元，建立臺(tái)號(hào)和第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像的標(biāo)識(shí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以使再次接收到所述臺(tái)號(hào)時(shí)，能夠根據(jù)對(duì)應(yīng)關(guān)系查找得到臺(tái)號(hào)對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。[0077]可選地，所述裝置還包括:[0078]第二接收單元，建立所述對(duì)應(yīng)關(guān)系后，接收電視發(fā)送的第二播放信息，第二播放信息包括臺(tái)號(hào)和第二待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像。[0079]查找單元，根據(jù)所述對(duì)應(yīng)關(guān)系查找得到臺(tái)號(hào)對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。[0080]第二識(shí)別單元，通過(guò)訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別得到第二待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。[0081]判斷單元，當(dāng)查找得到的標(biāo)識(shí)和識(shí)別得到的標(biāo)識(shí)不一致的次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)值時(shí)，重新訓(xùn)練所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。[0082]在本發(fā)明實(shí)施例中，獲取已知的臺(tái)標(biāo)圖像和其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，將臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)圖像塊，根據(jù)該N個(gè)圖像塊和該標(biāo)簽訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，以上述權(quán)值構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，得到待識(shí)別圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)臺(tái)標(biāo)圖像局部特征的識(shí)別能力，提高識(shí)別的準(zhǔn)確度。[0083]圖6示出了本發(fā)明實(shí)施例三提供的包括上述識(shí)別臺(tái)標(biāo)的裝置的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括:服務(wù)器、電視和遙控器，所述服務(wù)器包括上述識(shí)別臺(tái)標(biāo)的裝置。[0084]遙控器用于發(fā)送換臺(tái)信號(hào)，用戶在觀看電視時(shí)使用遙控器對(duì)電視進(jìn)行控制，切換頻道。[0085]電視用于接收換臺(tái)信號(hào)，將換臺(tái)信號(hào)對(duì)應(yīng)的臺(tái)號(hào)和臺(tái)標(biāo)圖像上傳至服務(wù)器。電視中包括遙控接收器，遙控接收器對(duì)遙控器發(fā)送的換臺(tái)信號(hào)進(jìn)行接收和檢測(cè)，根據(jù)檢測(cè)到換臺(tái)信號(hào)中的臺(tái)號(hào)來(lái)切換頻道，并把檢測(cè)到的臺(tái)號(hào)和切換頻道后的臺(tái)標(biāo)圖像通過(guò)電視的網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒?wù)器。[0086]服務(wù)器可以是云服務(wù)器，用于接收臺(tái)號(hào)和臺(tái)標(biāo)圖像，通過(guò)所述識(shí)別臺(tái)標(biāo)的裝置識(shí)別出所述臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。云服務(wù)器獲取上傳臺(tái)號(hào)和臺(tái)標(biāo)圖像的電視的標(biāo)識(shí)，即用戶ID，該標(biāo)識(shí)與電視是唯一對(duì)應(yīng)的關(guān)系，用于區(qū)分不同的電視，如網(wǎng)卡物理地址和電視出廠的序列號(hào)等，為該電視建立信息庫(kù)，包括臺(tái)號(hào)與電視臺(tái)名稱的對(duì)應(yīng)關(guān)系、在一段時(shí)間內(nèi)觀看某個(gè)電視臺(tái)的次數(shù)和時(shí)間等。[0087]需要說(shuō)明的是，電視上傳的臺(tái)號(hào)和臺(tái)標(biāo)圖像的對(duì)應(yīng)關(guān)系只適用于該電視自身，對(duì)于其他的電視，可能有不同的臺(tái)號(hào)和臺(tái)標(biāo)圖像的對(duì)應(yīng)關(guān)系。而訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前獲取的臺(tái)標(biāo)圖像和對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)是公共的，適用于任何電視和服務(wù)器。[0088]為電視建立信息庫(kù)時(shí)，云服務(wù)器通過(guò)自身包含的識(shí)別臺(tái)標(biāo)的裝置識(shí)別出電視上傳的臺(tái)標(biāo)圖像的標(biāo)識(shí)，并建立臺(tái)號(hào)和所述待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像的標(biāo)識(shí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以使再次接收到所述臺(tái)號(hào)時(shí)，能夠根據(jù)所述對(duì)應(yīng)關(guān)系查找得到所述臺(tái)號(hào)對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。在該對(duì)應(yīng)關(guān)系中還可以包括對(duì)應(yīng)的臺(tái)標(biāo)信息，臺(tái)標(biāo)信息可以為山東衛(wèi)視等文本信息，如圖7所示，對(duì)于用戶ID為OO-FF-BA-F1-79-E3的電視，臺(tái)號(hào)28對(duì)應(yīng)的臺(tái)標(biāo)信息為山東衛(wèi)視；對(duì)應(yīng)用戶ID為00-FA-CB-F2-F2-C6的電視，臺(tái)號(hào)28對(duì)應(yīng)的臺(tái)標(biāo)信息為河南衛(wèi)視。[0089]經(jīng)過(guò)一段時(shí)間后，云服務(wù)器即可獲取某個(gè)電視的所有臺(tái)號(hào)對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)和臺(tái)標(biāo)信息，進(jìn)而云服務(wù)器可以僅根據(jù)電視上傳的臺(tái)號(hào)和該對(duì)應(yīng)關(guān)系得知該電視用戶正在觀看的電視臺(tái)，而不需要通過(guò)識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像來(lái)得到，在處理速度上更快。并且云服務(wù)器可以記錄特定時(shí)間段內(nèi)該電視用戶停留在各個(gè)電視臺(tái)的次數(shù)和時(shí)間，用于統(tǒng)計(jì)收視率等。[0090]在一個(gè)時(shí)間段內(nèi)，由于臺(tái)標(biāo)圖像在電視屏幕的位置變化、臺(tái)標(biāo)背景變化等因素影響，云服務(wù)器中的識(shí)別臺(tái)標(biāo)的裝置可能需要重新訓(xùn)練。[0091]如圖8所示，云服務(wù)器接收電視上傳的臺(tái)號(hào)和臺(tái)標(biāo)圖像，周期性地根據(jù)該電視信息庫(kù)中的對(duì)應(yīng)列表查找標(biāo)識(shí)，同時(shí)將臺(tái)標(biāo)圖像輸入識(shí)別臺(tái)標(biāo)的裝置得到對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)，周期可以定為半個(gè)月或一個(gè)月等。[0092]作為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例，如圖9所示，具體流程如下:[0093]在S901中，建立所述對(duì)應(yīng)關(guān)系后，接收所述電視發(fā)送的第二播放信息，所述第二播放信息包括所述臺(tái)號(hào)和所述第二待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像。[0094]在S902中，根據(jù)所述對(duì)應(yīng)關(guān)系查找得到所述臺(tái)號(hào)對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。[0095]在S903中，通過(guò)訓(xùn)練后的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別得到所述第二待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。[0096]在S904中，當(dāng)所述查找到的標(biāo)識(shí)和所述識(shí)別得到的標(biāo)識(shí)不一致的次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)值時(shí)，重新訓(xùn)練所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。[0097]在本發(fā)明實(shí)施例中，對(duì)比兩個(gè)得到的標(biāo)識(shí)是否一致，例如，采用圖7中用戶ID為OO-FF-BA-F1-79-E3的對(duì)應(yīng)列表，當(dāng)電視上傳的臺(tái)號(hào)為12時(shí)，電視臺(tái)名稱為CCTV1，并行地，識(shí)別出臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的電視臺(tái)名稱。如果識(shí)別得到的電視臺(tái)名稱為CCTV9，則兩個(gè)結(jié)果不一致，對(duì)該用戶進(jìn)行標(biāo)記。當(dāng)這種標(biāo)記次數(shù)累計(jì)達(dá)到預(yù)設(shè)值時(shí)，說(shuō)明識(shí)別臺(tái)標(biāo)的裝置中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已不能有效識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，對(duì)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練步驟如上述實(shí)施例中所述。[0098]在本發(fā)明實(shí)施例中，獲取已知的臺(tái)標(biāo)圖像和其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，將臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)圖像塊，根據(jù)該N個(gè)圖像塊和該標(biāo)簽訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，以上述權(quán)值構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，得到待識(shí)別圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)臺(tái)標(biāo)圖像局部特征的識(shí)別能力，提高識(shí)別的準(zhǔn)確度。[0099]以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)?！緳?quán)利要求】1.一種識(shí)別臺(tái)標(biāo)的方法，其特征在于，所述方法包括:存儲(chǔ)臺(tái)標(biāo)圖像和所述臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)，所述標(biāo)識(shí)用于表征所述臺(tái)標(biāo)圖像所屬的電視臺(tái)；將所述臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)第一圖像塊，N為大于I的正整數(shù)；以所述N個(gè)第一圖像塊為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以所述臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，訓(xùn)練得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值；接收電視發(fā)送的第一播放信息，所述第一播放信息包括第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像；以所述權(quán)值構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，以得到所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組和第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組，所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出為所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入。3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述以所述N個(gè)第一圖像塊為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以所述臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，訓(xùn)練得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值包括:計(jì)算所述N個(gè)第一圖像塊的梯度，形成第一特征向量矩陣；對(duì)所述N個(gè)第一圖像塊進(jìn)行降采樣后，計(jì)算所述N個(gè)第一圖像塊的梯度，形成第二特征向量矩陣；以所述第一特征向量矩陣為所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入，以所述第二特征向量矩陣為所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出，訓(xùn)練得到所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值；以所述第二特征向量矩陣為所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入，以所述臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)為所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出，訓(xùn)練得到所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值。4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述以所述權(quán)值構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，以得到所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)包括:以所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值和所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)第二圖像塊，N為大于I的正整數(shù)；以所述N個(gè)第二圖像塊為構(gòu)造后的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過(guò)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別出所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。5.如權(quán)利要求1~4任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述第一播放信息還包括臺(tái)號(hào)，在所述電視中所述臺(tái)號(hào)和所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)；所述方法還包括:建立所述臺(tái)號(hào)和所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像的標(biāo)識(shí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以使再次接收到所述臺(tái)號(hào)時(shí)，能夠根據(jù)所述對(duì)應(yīng)關(guān)系查找得到所述臺(tái)號(hào)對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法還包括:建立所述對(duì)應(yīng)關(guān)系后，接收所述電視發(fā)送的第二播放信息，所述第二播放信息包括所述臺(tái)號(hào)和第二待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像；根據(jù)所述對(duì)應(yīng)關(guān)系查找得到所述臺(tái)號(hào)對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)；通過(guò)訓(xùn)練后的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別得到所述第二待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)；當(dāng)所述查找得到的標(biāo)識(shí)和所述識(shí)別得到的標(biāo)識(shí)不一致的次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)值時(shí)，重新訓(xùn)練所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。7.一種識(shí)別臺(tái)標(biāo)的裝置，其特征在于，所述方法包括:存儲(chǔ)單元，用于存儲(chǔ)臺(tái)標(biāo)圖像和所述臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)，所述標(biāo)識(shí)用于表征所述臺(tái)標(biāo)圖像所屬的電視臺(tái)；分割單元，用于將所述臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)第一圖像塊，N為大于I的正整數(shù)；訓(xùn)練單元，用于以所述N個(gè)第一圖像塊為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，以所述臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，訓(xùn)練得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值；第一接收單元，用于接收電視發(fā)送的第一播放信息，所述第一播放信息包括第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像；第一識(shí)別單元，用于以所述權(quán)值構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，識(shí)別所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像，以得到所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。8.如權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組和第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組，所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出為所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入。9.如權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述訓(xùn)練單元包括:第一計(jì)算子單元，用于計(jì)算所述N個(gè)第一圖像塊的梯度，形成第一特征向量矩陣；第二計(jì)算子單元，用于對(duì)所述N個(gè)第一圖像塊進(jìn)行降采樣后，計(jì)算所述N個(gè)第一圖像塊的梯度，形成第二特征向量矩陣；第一訓(xùn)練子單元，用于以所述第一特征向量矩陣為所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入，以所述第二特征向量矩陣為所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出，訓(xùn)練得到所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值；第二訓(xùn)練子單元，用于`以所述第二特征向量矩陣為所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸入，以所述臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)為所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的輸出，訓(xùn)練得到所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值。10.如權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述第一識(shí)別單元包括:構(gòu)造子單元，用于以所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值和所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組的權(quán)值構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；分割子單元，用于將所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像分割為N個(gè)第二圖像塊，N為大于I的正整數(shù)；識(shí)別子單元，用于以所述N個(gè)第二圖像塊為構(gòu)造后的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過(guò)所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別出所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。11.如權(quán)利要求7~10任一項(xiàng)所述的裝置，其特征在于，所述第一播放信息還包括臺(tái)號(hào)，在所述電視中所述臺(tái)號(hào)和所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)；所述裝置還包括:對(duì)應(yīng)關(guān)系建立單元，用于建立所述臺(tái)號(hào)和所述第一待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像的標(biāo)識(shí)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，以使再次接收到所述臺(tái)號(hào)時(shí)，能夠根據(jù)所述對(duì)應(yīng)關(guān)系查找得到所述臺(tái)號(hào)對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)。12.如權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括:第二接收單元，用于建立所述對(duì)應(yīng)關(guān)系后，接收所述電視發(fā)送的第二播放信息，所述第二播放信息包括所述臺(tái)號(hào)和第二待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像；查找單元，用于根據(jù)所述對(duì)應(yīng)關(guān)系查找得到所述臺(tái)號(hào)對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)；第二識(shí)別單元，用于通過(guò)訓(xùn)練后的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別得到所述第二待識(shí)別臺(tái)標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)識(shí)；判斷單元，用于當(dāng)所述查找得到的標(biāo)識(shí)和所述識(shí)別得到的標(biāo)識(shí)不一致的次數(shù)達(dá)到預(yù)設(shè)值時(shí)，重新訓(xùn)練所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！疚臋n編號(hào)】G06K9/66GK103607603SQ201310618478【公開(kāi)日】2014年2月26日申請(qǐng)日期:2013年11月28日優(yōu)先權(quán)日:2013年11月28日【發(fā)明者】周龍沙,邵詩(shī)強(qiáng)申請(qǐng)人:Tcl集團(tuán)股份有限公司