한국정보과학회논문지:정보통신 (Journal of KIISE:Information Networking)

한국정보과학회 (Korean Institute of Information Scientists and Engineers)
권호 표지

인터넷에서의 유해 이미지 컨텐츠 등급 분류 기법

Classification Method of Harmful Image Content Rates in Internet

  • 남택용 (한국전자통신연구원 개인정보보호연구팀) ;
  • 정치윤 (한국전자통신연구원 개인정보보호연구팀) ;
  • 한치문 (한국외국어대학교 전자정보공학과)
  • 발행 : 2005.06.01
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초록

본 논문은 인터넷 둥을 통해 유입되는 유해 이미지를 그 특징을 이용하여 무해, 선정, 유해(누드), 심한 유해(성인물)과 같은 이미지 컨텐츠의 등급으로 선별하기 위한 이미지 특징 추출 방법과 이미지분류 기술을 제시한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 입력 이미지에서 유해 정보임을 인식하기 위한 피부 영역 검출 기법을 제시한다. 또한, 노이즈를 줄이고 효과적으로 유해성 정도를 추출하기 위해 관심 영역을 설정하고 그 관심 영역 안에서만 특징을 정의하는 관심 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 그리고 이미지를 4 종류의 등급으로 선별하기 위해 유해 이미지 분류 모델을 생성하는 다중 SVM 학습 기법과 생성된 분류 모델을 이용하여 입력 데이타의 유해 등급을 분류하는 다중 SVM 분류 기법을 제시한다. 특히 피부색 영역 이미지의 형태 정보와 피부색 비율 이미지의 색깔정보를 합하여 만든 피부색 가능성 분포 이미지를 제시하고, 이 피부색 가능성 분포 이미지를 축소하여 학습 과정에서 특징 분류를 위해 이용하는 이미지 특성 벡터를 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 유해 이미지 등급 선별 기법을 적용한 실험 결과와 이미지의 유해 둥급 분류에 대한 판별 성능을 평가한다.

This paper presents the image feature extraction method and the image classification technique to select the harmful image flowed from the Internet by grade of image contents such as harmlessness, sex-appealing, harmfulness (nude), serious harmfulness (adult) by the characteristic of the image. In this paper, we suggest skin area detection technique to recognize whether an input image is harmful or not. We also propose the ROI detection algorithm that establishes region of interest to reduce some noise and extracts harmful degree effectively and defines the characteristics in the ROI area inside. And this paper suggests the multiple-SVM training method that creates the image classification model to select as 4 types of class defined above. This paper presents the multiple-SVM classification algorithm that categorizes harmful grade of input data with suggested classification model. We suggest the skin likelihood image made of the shape information of the skin area image and the color information of the skin ratio image specially. And we propose the image feature vector to use in the characteristic category at a course of traininB resizing the skin likelihood image. Finally, this paper presents the performance evaluation of experiment result, and proves the suitability of grading image using image feature classification algorithm.

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