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문제 정의
- 따라서 본 논문에서는 피부 색상을 이용한 인체의 몸통을 좀 더 정확히 찾아 유해 이미지를 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 현재 존재하는 피부 색상을 이용한 피부 검출 알고리즘은 10~15% 내외의 오차율을 가지고 진행되기 때문에 한 번에 피부 영역을 정확히 검출해내기 힘들다.
- 일반적인 사물도 충분히 피부 색상을 가질 수 있기 때문에 피부 화소 검출 방법은 피부 색상에 기반하기 때문에 오류를 가질 수 밖에 없다. 따라서 한 번의 피부 화소 검출로는 옳바른 검출이 힘들기 때문에 본 논문에서는 이중 피부 화소 검출을 통한 피부 영역 검출 방법을 제안하고자 한다. 먼저 본 논문에서는 베이시안 확률 모델을 사용하기 때문에 두 개의 경계 값 (Θweak,Θstrong )을 실험데이터 ROC 결과에 따라 설정한다.
- 그렇기 때문에 올바른 피부 색상을 검출해내기 위하여 정확한 피부 샘플의 수집이 필요하다. 본 논문에서 피부 영역 검출의 목적은 이미지 내에서 사람과 사람이 아닌 배경을 구분하는데 목적을 두고 있다. 따라서 우리는 목적에 맞는 샘플을 그림 2와 같이 획득을 하였다.
- 본 논문에서는 유해이미지를 차단하기 위하여 인체 영역 검출에 기반한 방법을 제안하였다. 대다수의 방법들은 오차를 지니고 있는 피부 화소 검출을 한번만 적용하고 있지만, 본 논문에서는 이중 피부 화소 검출을 하면서 잘못 판단된 비피부 영역을 제거 시켰다.
- 이렇게 얻어진 피부 영역에 대하여 비율에 따라 머리나 팔, 다리 등과 같이 유해 판별에 직접적인 기준이 되지 못하는 영역을 제거함으로써 더욱 정확한 몸통 부위를 찾아낸다. 본 논문에서는 이렇게 얻어진 몸통 영역과 기존의 방법대로 검출된 피부 영역과의 유해 이미지 분류 성능을 비교하여 우수성을 실험으로 보여준다.
- 따라서 본 장에서는 판별에 불필요한 부분을 제거하고 좀더 가슴과 성기에 중점을 두면 (D)와 같은 영역을 얻을 수 있다. 본 장에서는 2장에서 얻어진 블락화된 이미지를 통화여 최종적으로 가슴과 성기가 포함된 인체를 검출을 하고자 한다.
- 본 장에서는 이중 피부 영역 검출과 인체 영역 검출을 통하여 유해 이미지 분류 기법을 제안하고자 한다. 본 장은 이주 피부 영역 검출과 인체 영역 검출, 마지막으로 유해 이미지 판별한다.
- 본 절에서는 피부 영역 검출만 사용했을 경우와 인체 영역 검출을 사용했을 때의 영역을 비교해 보려고 한다. 그림 7의 원본 이미지를 보면 사람이 팔을 벌리거나 다리를 펴고 있다.
가설 설정
- 그러면 피부가 아닌 영역도 검출이 되버린다. 우리는 몸이 인체에서 가장 크다고 가정하고 뭉쳐진 화소 그룹 중 가장 큰 그룹을 선택한다. 세 번째로 Θstrong를 이용하여 2차 피부 화소 검출을 한다.
- 그런 다음 마지막으로 검출된 영역을 16 x 16크기로 블락화를 한다. 이때 해당 블락에 대해 피부 화소가 일정 수준을 넘지 못하면 노이즈라 가정하고 해당 블락에 있는 모든 피부 화소를 제거 한다. 최종적으로 그림 4의 맨 밑의 이미지를 얻을 수 있다.
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