적응적 피부색 검출과 에지 정보를 이용한 유해 영상 분류 방법
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 박찬우 | - |
dc.contributor.author | 박기태 | - |
dc.contributor.author | 문영식 | - |
dc.date.accessioned | 2021-06-23T12:02:44Z | - |
dc.date.available | 2021-06-23T12:02:44Z | - |
dc.date.created | 2021-01-22 | - |
dc.date.issued | 2011-01 | - |
dc.identifier.issn | 1229-6376 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/39046 | - |
dc.description.abstract | 본 논문은 입력된 영상으로부터 적응적 피부색 검출 방법으로 생성된 피부색 영역과 에지 정보의 결합을 특징 벡터로 이용하여 입력 영상의 유해(누드, 성인물) 여부를 판별하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 네 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 입력 영상으로부터 기존의 피부색 검출 방법들을 적용하여 얻은 모든 결과 영상들에 대해서 논리곱 연산을 통해 초기 피부색 영역을 검출한다. 두 번째 단계에서 초기 피부색 영역의 화소 정보를 기반으로 피부색 확률 분포 모델을생성하고 이를 통해 피부색 확률 영상을 생성한다. 그리고 피부색 확률 영상에 임계값을 적용하여 이진화 한다. 세 번째 단계에서 이진 피부색 영역과 에지의 결합 영상을 생성하고 피부색 영역을 확산하여 최종 피부색 영역을 검출한다. 마지막 단계에서 최종 피부색 영상과 최종 피부색 영역 안에 있거나 인접한 에지들의 결합 영상을 특징 벡터로 생성한다. 생성된 특징 벡터를 support vector machine(SVM) 학습을 통해 생성된 분류 모델로 입력 영상의 유해 여부를 판별하여 유해 혹은 무해 영상으로 분류한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 기존의 유해 영상 분류 방법에 비해 분류 성능이 9.6% 향상된 것을 확인하였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 대한전자공학회 | - |
dc.title | 적응적 피부색 검출과 에지 정보를 이용한 유해 영상 분류 방법 | - |
dc.title.alternative | Adult Image Classification using Adaptive Skin Detection and Edge Information | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 문영식 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 전자공학회논문지 - CI, v.48, no.1, pp.127 - 132 | - |
dc.relation.isPartOf | 전자공학회논문지 - CI | - |
dc.citation.title | 전자공학회논문지 - CI | - |
dc.citation.volume | 48 | - |
dc.citation.number | 1 | - |
dc.citation.startPage | 127 | - |
dc.citation.endPage | 132 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART001520465 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Adult Image Classification | - |
dc.subject.keywordAuthor | Adaptive Skin Detection | - |
dc.subject.keywordAuthor | SVM | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE01587100 | - |
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