Abstract
In this paper, we propose a novel method of adult image classification by combining skin color regions and edges in an input image. The proposed method consists of four steps. In the first step, initial skin color regions are detected by logical AND operation of all skin color regions detected by the existing methods of skin color detection. In the second step, a skin color probability map is created by modeling the distribution of skin color in the initial regions. Then, a binary image is generated by using threshold value from the skin color probability map. In the third step, after using the binary image and edge information, we detect final skin color regions using a region growing method. In the final step, adult image classification is performed by support vector machine(SVM). To this end, a feature vector is extracted by combining the final skin color regions and neighboring edges of them. As experimental results, the proposed method improves performance of the adult image classification by 9.6%, compared to the existing method.
본 논문은 입력된 영상으로부터 적응적 피부색 검출 방법으로 생성된 피부색 영역과 에지 정보의 결합을 특정 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 모델을 생성하고 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 특정 벡터로 생성한다. 생성된 특정 벡터를 support vector machine(SVM) 학습을 통해 생성된 분류 모텔로 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.
