기관회원 [로그인]
소속기관에서 받은 아이디, 비밀번호를 입력해 주세요.
개인회원 [로그인]

비회원 구매시 입력하신 핸드폰번호를 입력해 주세요.
본인 인증 후 구매내역을 확인하실 수 있습니다.

회원가입
서지반출
활동적 형태 모델을 이용한 유해영상 탐지
[STEP1]서지반출 형식 선택
파일형식
@
서지도구
SNS
기타
[STEP2]서지반출 정보 선택
  • 제목
  • URL
돌아가기
확인
취소
  • 활동적 형태 모델을 이용한 유해영상 탐지
저자명
장석우,주성일,김계영,Jang. Seok-Woo,Joo. Seong-Il,Kim. Gye-Young
간행물명
인터넷정보학회논문지
권/호정보
2009년|10권 5호|pp.183-194 (12 pages)
발행정보
한국인터넷정보학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
서지반출

기타언어초록

본 논문에서는 인터넷상에 업로드되는 음란 영상물을 차단하기 위해 활동적 형태 모델(active shape model)을 이용한 유해 영상 탐지 방법을 제안한다. 본 논문에서는 활동적 형태 모델을 이용하여 가슴선의 형태를 주성분 분석(Principle Component Analysis)과 정렬을 통해서 학습하고, 각 제어점에 대응하는 화소값 분포를 학습한다. 그리고 학습된 형태와 화소값 분포를 이용하여 가슴선을 찾는다. 본 논문에서는 형태 모델의 초기 위치를 정확하게 선택하기 위해 스케일, 회전, 이동에 관한 파라미터를 추출한다. 이 정보를 획득하기 위해서 본 논문에서는 유두 부분의 위치를 찾고, 유두 위치로부터 모든 방향으로 방사하여 후보 가슴선을 찾는다. 이와 같이 검출한 가슴선 정보를 이용하여 스케일과 회전 값을 찾아 평균 형태(mean shape)를 위치시키고, 활동적 형태 모델을 반복적으로 탐색한다. 최종적으로 수렴한 형태의 제어점(landmark)과 후보 가슴선과의 거리 평균을 계산하여 유해영상의 유무를 판단한다.

기타언어초록

In this paper, we propose a new method for detecting objectionable images with an active shape model. Our method first learns the shape of breast lines through principle component analysis and alignment as well as the distribution of intensity values of corresponding landmarks, and then extracts breast lines with the learned shape and intensity distribution. To accurately select the initial position of active shape model, we obtain parameters on scale, rotation, and translation. After positioning the initial location of active shape model using scale and rotation information, iterative searches are performed. We can identify adult images by calculating the average of the distance between each landmark and a candidate breast line. The experiment results show that the proposed method can detect adult images effectively by comparing various results.