search query: @keyword hahmontunnistus / total: 34
reference: 4 / 34
« previous | next »
Author:Kontturi, Matias
Title:Computer vision system for tracking in-app purchases in mobile devices
Sovelluksen kautta tehtäviä hankintoja mobiililaitteissa tunnistava tietokonenäköjärjestelmä
Publication type:Master's thesis
Publication year:2014
Pages:vi + 63      Language:   eng
Department/School:Sähkötekniikan korkeakoulu
Main subject:Informaatiotekniikka   (T-61)
Supervisor:Oja, Erkki
Instructor:Laaksonen, Jorma
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201406262253
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark Aalto  1596   | Archive
Keywords:computer vision
pattern recognition
market research
image processing
hahmontunnistus
tietokonenäkö
markkinatutkimus
kuvankäsittely
Abstract (eng):In-app purchases, purchases made inside applications, are a major source of revenue for mobile applications.
Since they cannot be tracked automatically using current methods of media content consumption measuring, new approaches must be taken in order to estimate how mobile users use money on in-app purchases.
In this thesis, a computer vision approach is taken.
The idea is to capture the contents of the screen at defined moments, search the capture for an in-app purchase window and record the title and the price of the purchased product.
The first goal was to determine efficient and accurate methods for detecting if a pop-up window involving dialogue about the transaction is on the screen on iOS and Android operating systems.
It was also studied if an existing optical character recognition system called Tesseract could be used in extracting the relevant information from the window and whether it is necessary to take into account the effects caused by screen rendering.
After the studies, methods for detecting the window were developed and tested on PC environment.
The chosen approaches were thresholding, edge detection from intensity projections, region growing and template matching.
With both operating systems, region growing turned out to be the most efficient and accurate method.
It was also successfully adopted to work with the new iOS7 operating system, which was released during this project.
The second goal was to implement the computer vision systems on actual devices.
Prototypes were developed for both Android and iOS and tested on small-scale user tests.
Based on the tests, the systems are able to detect most of the in-app purchases.
However, a part of the users reported that the battery life of their device was shortened.
Thus, future work includes improving the battery life by limiting the amount of time the system is running by using information about the application that is active on the screen and adding an initial filtering step that would determine whether contents of the screen should be analyzed by the system.
Abstract (fin):Sovelluksen kautta tehtävät hankinnat muodostavat merkittävän tulonlähteen monille mobiilialan sovelluskehittäjille.
Niiden automaattinen seuraaminen ei kuitenkaan ole mahdollista mediamittauksen nykyisillä menetelmillä, joten käyttäjien rahankäytön arvioimiseen tarvitaan vaihtoehtoisia lähestymistapoja.
Tässä diplomityössä tutkitaankin, voiko ongelman ratkaista tehokkaasti tietokonenäöllä etsimällä maksutapahtumia tietyin väliajoin otetuista kuvakaappauksista.
Työn ensimmäinen tavoite oli selvittää, millä menetelmillä voisi nopeasti ja tarkasti tunnistaa näytöllä olevat maksutietoja sisältävät ponnahdusikkunat iOS- ja Android-käyttöjärjestelmissä.
Lisäksi selvitettiin, voisiko olemassaolevalla Tesseract-nimisellä tekstintunnistusjärjestelmällä ottaa talteen oleelliset ostokseen liittyvät tiedot ja olisiko tarpeen pyrkiä poistamaan renderoinnin vaikutukset.
Selvityksen jälkeen PC-ympäristössä kehitettiin neljä menetelmää ponnahdusikkunan tunnistamiseen: kynnystäminen, reunantunnistus intensiteettiprojektioista, alueenkasvatus ja mallineensovitus.
Testeissä alueenkasvatus osoittautui nopeimmaksi ja tarkimmaksi menetelmäksi kummankin käyttöjärjestelmien maksutapahtumien kanssa, ja se toimi myös diplomityön tekemisen aikana julkaistussa iOS7-käyttöjärjestelmässä tarvittavien muokkausten jälkeen.
Toinen tavoite oli järjestelmän toteuttaminen mobiililaitteissa.
Pienimuotoisissa käyttäjätesteissä selvisi, että järjestelmät kykenevät havaitsemaan enimmät sovelluksen kautta tehtävät hankinnat.
Osa käyttäjistä valitti akun nopeutuneesta tyhjentymisestä testin aikana, joten järjestelmän toiminta-ajan rajoittamiseen on kiinnitettävä jatkossa huomiota.
On myös tarkoitus lisätä seula, joka määrittää, onko kuvakaappauksen tutkiminen tarpeellista.
ED:2014-08-03
INSSI record number: 49422
+ add basket
« previous | next »
INSSI