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논문 기본 정보

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저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제9권 제4호
발행연도
2009.4
수록면
1 - 11 (11page)

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최근 인터넷에 유통되는 유해영상이 급증하면서 이들을 자동으로 차단하는 컴퓨터비전 기술의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 피부색상을 이용한 유해영상 분류도구를 연구 및 개발한다. 제안하는 분류도구는 2단계로 구성되며, 1단계에서는 피부색 분류기를 이용하여 입력영상에서 피부색 영역을 검출하고, 2단계에서는 영역특징 분류기를 이용하여 앞서 검출된 피부색 영역의 비율과 위치 특징을 무해 또는 유해로 분류한다. 피부색 분류기는 히스토그램 모델에 기반하여 무해영상과 유해영상의 RGB 값으로 학습되며, 영역특징 분류기는 SVM(Support Vector Machine)에 기반하여 영상의 29개 지역의 피부색 비율로 학습된다. 실험결과 제안하는 분류기는 92.80%의 검출율(Detection Rate)과 6.73%의 양성오류율(False Positive Rate)을 나타내었다.
#유해영상 #피부색 검출 #히스토그램 모델 #SVM #Adult Image #Skin Color Detection #Histogram Model

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 분류기 학습
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (7)

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1. [학술지(정기간행물)] - J. L. Shih / 2007 / An adult image identification system employing image retrieval technique / Pattern recognition letters 28 (16) : 2367 ~ 2374 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - P. Kakumanu / 2007 / A survey of skin-color modeling and detection methods / Pattern recognition 40 (3) : 1106 ~ 1122 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - M. J. Jones / 2002 / Statistical Color Models with Application to Skin Detection / International journal of computer vision 46 (1) : 81 ~ 96 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Q. Zhu / 2004 / An Adaptive Skin Model and Its Application to Objectionable Image Filtering / ACM Multimedia : 56 ~ 63 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - C. J. C. Burges / 1998 / A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition / Data mining and knowledge discovery 2 (2) : 121 ~ 167 google schola

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