UIT-VISLogoRec - HỆ THỐNG PHÁT HIỆN LOGO TRONG ẢNH VÀ VIDEO HỖ TRỢ QUẢN LÍ THƯƠNG HIỆU

1. Giới thiệu

Quản lí thương hiệu (brand management) là một trong những tác vụ quan trọng của bộ phận marketing của các công ty. Với sự phát triển của các mạng xã hội như Facebook, Twitter, và Tumblr, việc thu thập và phân tích các thông tin chia sẻ bởi người dùng mạng xã hội đóng một vai trò rất quan trọng trong quản lí thương hiệu. Ví dụ đánh giá sản phẩm mới, hiệu ứng của các chiến dịch marketing, nhận diện các sản phẩm cạnh tranh. Hiện nay, cách tiếp cận chung của các hệ thống hỗ trợ cho tác vụ này là dựa trên dữ liệu văn bản (ví dụ hashtag, description, filename, và tweet). Tuy nhiên, có đến hơn 85% các ảnh có chứa nhãn hiệu (logo) không thể nhận ra bằng tìm kiếm dựa trên văn bản Do đó, kĩ thuật nhận dạng dựa trên thông tin hình ảnh là CẦN THIẾT cho các hệ thống này.



Hình 1 minh họa một ví dụ điển hình của tình huống này. Đây là ảnh được chia sẻ trên facebook của cầu thủ Công Phượng được hơn 20,500 lượt Like và 47 lượt share. Đây là con số ấn tượng về tần suất xuất hiện của logo Nutifood, nhưng không thể nhận diện được nếu dùng kĩ thuật dựa trên thông tin văn bản.

UIT-VISLOGOREC, được nghiên cứu và phát triển tại Phòng Thí Nghiệm Truyền Thông Đa Phương Tiện (MMLab) – Trường ĐH Công Nghệ Thông Tin ĐHQG-TpHCM, là hệ thống phát hiện logo (logo detection) trong ảnh và video dựa trên thông tin hình ảnh (visual search) với độ chính xác cao, có khả năng xử lí số lượng lớn dữ liệu lên đến hàng triệu ảnh và hàng trăm giờ video. Các công nghệ được sử dụng trong hệ thống này là thành quả của các đề tài nghiên cứu khoa học cấp Thành phố và cấp Đại Học Quốc Gia, đã được công bố ở các tạp chí và hội nghị quốc tế.

2. Mô tả hệ thống

2.1. Huấn luyện: Cho trước nhãn hiệu cần tìm kiếm, ví dụ logo Nutifood, cùng với tập các ảnh minh họa (khoảng 10-20 ảnh); hệ thống sẽ học cách nhận dạng logo Nutifood.

2.2. Phát hiện, dò tìm (detection): Đầu vào của hệ thống là tập các ảnh (hoặc video), hệ thống sẽ quét qua các ảnh và trả về các vị trí chứa logo cần tìm. Hình 2 minh họa một số kết quả phát hiện logo Nutifood.


3. Tiềm năng ứng dụng

Hệ thống này có thể được tích hợp vào các hệ thống hỗ trợ quản lí thương hiệu dựa trên các kĩ thuật tìm kiếm bằng văn bản cho dữ liệu mạng xã hội (social listnening/ media monitoring). Lấy ví dụ minh họa cho trường hợp logo Nutifood. Đây là đơn vị tài trợ chính cho đội tuyển bóng đá Hoàng Anh Gia Lai. Nếu chỉ dùng các kĩ thuật tìm kiếm văn bản đơn thuần trong các chia sẻ trên mạng xã hội, sẽ không thể xác định được mức độ nhận biết với người dùng (brand awareness/brand exposure) như trong minh họa Hình 1 ở trên. Tuy nhiên, nếu sử dụng hệ thống phát hiện logo Nutifood trong các ảnh trên, có thể sẽ có được ước lượng chính xác hơn về hiệu quả của quảng cáo. Sẽ biết được các hình ảnh có logo Nutifood đang được người dùng chia sẻ nhiều nhưng có cảm nhận tốt, thuộc dòng sản phẩm nào, điều nào làm cho người dùng có xu hướng mua sản phẩm, hoặc đâu là các người dùng có tính ảnh hưởng đến ấn tượng của thương hiệu (influencer). 

Bên cạnh đó bằng việc so sánh ảnh hưởng với đối thủ cạnh tranh, có thể sẽ giúp cho việc xác định các chiến lược marketing hiệu quả hơn.

4. Demo


5. Liên hệ

TS. Lê Đình Duy - duyld(at)uit.edu.vn
Phòng TN Truyền Thông Đa Phương Tiện, ĐH Công Nghệ Thông Tin, ĐHQG Tp. HCM (MMLab)

Comments