随着商业化进程的推进，在现代媒体领域，一种新的广告元素-标版广告逐渐被大众所熟悉，并且取得了较好的市场效果。标版广告是指出现在视频边缘位置的广告标识。作为一种新兴的电视广告形式，一方面媒体监管部门需要掌握此类广告的出现时间、时长以及位置，以此规范各广告商的经营行为；另一方面运营部门也需要正确地获得广告是否在指定时间被投放等相关信息，以确认是否符合合同要求。因此，对标版广告检测和系统构建的关键技术进行研究有利于电视媒体广告产业的健康发展，具有一定的理论意义和重要的实用价值。标版广告以视频节目为载体，通常出现在视频的边缘位置。根据广告商的要求，标版广告形式呈现多样性，图标形状或具有轮廓不规则性、或呈半透明或镂空等。同时由于电视节目的特性，相邻视频帧之间的语义和图像内容可能存在较大差别，因此对标版广告的检测很容易受到电视节目中复杂背景的干扰。虽然标版检测方法可以借鉴图像识别的研究成果，但由于其自身的特殊性，需要进行针对性研究。本文在查阅大量文献和进行大量实验的基础上，从检索性能和检索效率两方面进行研究，提出了电视媒体的标版广告检测算法，并构建了标版检测的软件系统。本文的主要内容如下。1.针对视频帧图像中存在大量背景干扰的问题，本文提出了基于全局特征的两段异构匹配算法。第一阶段，通过引入自适应学习算法，在线建立表征目标图像基本形状特征的匹配模板。匹配模板在标版广告的检测过程中完成更新与建立，通过剔除背景部分的得分，降低了复杂背景及其频繁变换造成的匹配干扰。第二阶段，基于旋转不变ELBP算子对纹理特征的描述，进一步过滤候选窗口，弥补第一阶段方法的不足。实验证明，结合旋转不变ELBP算子可以明显减少某些场合因为栏目冠名或电视台标识等与标版广告的相似造成的错检。2.考虑到基于模板匹配的目标定位方法会产生大量的无谓计算，使得此类方法在视频监测中的应用受到了限制。结合相关度量曲面的性质，本文提出了分块爬山搜索算法，该算法实现非遍历性定位目标图像，提高了搜索效率。此外，本文算法采用SSE2技术优化匹配算法，进一步降低了算法的运行时间。3.依据软件工程的相关理论，使用基于数据流的方法设计标版广告检测系统。该系统具有友好的人机交互接口，模块设计合理，具有较好的扩展性和鲁棒性。同时利用后处理方法整合检测结果，滤除检测记录中的脏数据。本文的标版广告检测算法以某电视台提供的视频源和网络爬虫抓取的数据为实验基础，将算法的检测结果与实际视频播出的标准数据进行比对，验证了本文算法的适应性、准确性与实时性。电视标版广告软件系统的构建为规范标版广告的监播提供了有效的支持平台。