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학술저널
저자정보
김용민 (한양대학교) 박민수 (한양대학교) 박찬우 (한양대학교) 신도경 (한양대학교) 박기태 (한양대학교) 문영식 (한양대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제9권 제6호
발행연도
2011.6
수록면
239 - 244 (6page)

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본 논문에서는 유해 영상을 검출하기 위해 하알 유사(Haar-like) 특징을 이용한 유해 영상 분류 방법을 제안한다. 첫 번째 단계에는 피부색 검출 방법을 적용하여 피부색 영역을 추출하고 모폴로지 연산을 수행하여 잡음을 제거 한다. 두 번째 단계에는 검출된 피부색 영역 내의 하알 유사 특징을 추출한다. 마지막으로, 각각 5,000장의 유해, 무해 영상에서 추출한 특징들을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 학습한다. 학습된 모델을 이용하여 입력 영상의 유해, 무해 여부를 판단하여 분류한다. 실험 결과 제안한 방법을 통해 1000장을 실험하여 982장의 유해영상을 검출해 98%의 유해 영상 분류율을 얻을 수 있었다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 제안하는 방법
Ⅲ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
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참고문헌 (10)

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