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Professor Advisordc.contributor.advisorBarrios Núñez, Juan
Authordc.contributor.authorVásquez Lean, Cristián Rodrigo 
Associate professordc.contributor.otherBustos Cárdenas, Benjamín
Associate professordc.contributor.otherHitschfeld Kahler, Nancy
Associate professordc.contributor.otherSalas Fuentes, Rodrigo
Admission datedc.date.accessioned2020-06-05T01:33:56Z
Available datedc.date.available2020-06-05T01:33:56Z
Publication datedc.date.issued2020
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/175271
General notedc.descriptionTesis para optar al grado de Magíster en Tecnologías de la Informaciónes_ES
Abstractdc.description.abstractLa presente tesis tiene como objetivo entregar una solución tecnológica que permita soportar la detección automática de publicidad en segmentos de video. Esta solución permitirá cuantificar de forma automatizada la participación de las compañías en términos de emisión de comerciales y entender cuál es el comportamiento del mercado publicitario. Este trabajo trata el problema que afecta a compañías que publicitan comerciales en la televisión y no poseen una herramienta para saber de manera oportuna y precisa los comerciales que están apareciendo en la televisión en cada momento. La necesidad de esta información es relevante para la toma de decisiones exitosas, en un mercado cada vez más competitivo. Se desarrolló una solución que permite detectar, mediante técnicas de Recuperación de Información Multimedia, la aparición de comerciales en las diferentes programaciones diarias de los canales de televisión. Cada parrilla programática diaria fue descargada en formato de video, desde los servicios de streaming online que provee cada canal. Desde cada video se extrajeron características de imagen y audio, con el propósito de generar descriptores de contenidos que permiten lograr una detección de comerciales efectiva y eficiente. Los distintos tipos de descriptores fueron evaluados utilizando métricas de Precision, Recall y Mean Average Precision, con el propósito de identificar los descriptores de mejor desempeño. Las evaluaciones arrojaron los mejores resultados al combinar descriptores de imagen y audio, mientras que al utilizar descriptores por separado, los resultados disminuyeron drásticamente en cantidad de recuperaciones, a pesar de identificar correctamente el comercial. Por otro lado, al analizar los datos obtenidos, se generaron estadísticas y diferentes visualizaciones que permitieron reconocer diferentes comportamientos sobre la publicidad emitida en la televisión local, para un mes en particular en distintos momentos del día y la semana. Al identificar las emisiones de comerciales que se realizan en un determinado período de tiempo, es posible descubrir y analizar la estrategia publicitaria que las compañías emplean en la televisión.es_ES
Lenguagedc.language.isoeses_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/*
Keywordsdc.subjectPublicidad por televisión - Chilees_ES
Keywordsdc.subjectAnálisis de mercado - Métodos estadísticoses_ES
Keywordsdc.subjectAlgoritmos computacionaleses_ES
Títulodc.titleDetección automática de publicidad en segmentos de videoes_ES
Document typedc.typeTesis
Catalogueruchile.catalogadorgmmes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ciencias de la Computaciónes_ES
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES


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