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동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판별함수 생성및 판별 방법 그리고 그 장치

  • 기술번호 : KST2015081202
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 동영상의 비주얼 특징을 이용하여 유해 동영상을 판별하기 위한 판별함수를 생성하고 그 함수를 이용하여 유해 여부를 판단하는 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 유해 혹은 무해로 분류된 동영상들의 집합에서 각 동영상별로 소정 개수의 프레임들을 추출하여 제1프레임집합을 형성하고, 상기 프레임들을 선별하여 제2프레임집합을 형성하는 단계; 상기 제2프레임집합의 프레임의 비주얼 특징을 추출하여 프레임기반의 판별함수를 생성한 후, 상기 제1프레임집합의 프레임별로 유해 판별을 하여 제1판별값을 생성하는 단계; 상기 제1프레임집합의 프레임들을 하나의 그룹으로 하여 그 그룹의 비주얼 특징을 추출하여 그룹 프레임 기반의 판별함수를 생성한 후, 상기 그룹의 유해 판별을 하여 제2판별값을 생성하는 단계; 및 상기 제1판별값과 제2판별값을 상기 동영상의 대표 특징값으로 하여 종합 판별함수를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 동영상에 대한 정확도 높은 판별을 가능하게 하여 컴퓨터 시스템에 저장되어 있는 유해 동영상을 자동으로 판별할 수 있다.
Int. CL G06T 1/00 (2011.01) H04N 21/454 (2011.01)
CPC
출원번호/일자 1020050101737 (2005.10.27)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-0799557-0000 (2008.01.24)
공개번호/일자 10-2007-0045445 (2007.05.02) 문서열기
공고번호/일자 (20080131) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2005.10.27)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이승민 대한민국 대전 대덕구
2 남택용 대한민국 대전 유성구
3 장종수 대한민국 대전 유성구
4 이호균 대한민국 대전 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 리앤목특허법인 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, *층, **층, **층, **층(도곡동, 대림아크로텔)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 가람정보기술주식회사 광주광역시 서구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2005.10.27 수리 (Accepted) 1-1-2005-0613618-82
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2006.11.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2006.12.05 수리 (Accepted) 9-1-2006-0078060-43
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2007.02.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0091237-16
5 명세서등보정서
Amendment to Description, etc.		 2007.04.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2007-0281299-35
6 의견서
Written Opinion		 2007.04.12 수리 (Accepted) 1-1-2007-0281298-90
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2007.08.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0443788-52
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2007.10.11 수리 (Accepted) 1-1-2007-0730631-12
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2007.10.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2007-0730632-57
10 등록결정서
Decision to grant		 2007.12.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0686840-16
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2009-5150899-36
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
(a) 유해 혹은 무해로 분류된 동영상들의 집합에서 각 동영상별로 소정 개수의 프레임들을 추출하여 제1프레임집합을 형성하고, 상기 프레임들을 선별하여 제2프레임집합을 형성하는 단계;(b) 상기 제2프레임집합을 구성하는 프레임의 비주얼 특징을 추출하여 프레임기반 판별함수를 생성한 후, 상기 제1프레임집합의 프레임별로 유해 판별을 하여 제1판별값을 생성하는 단계;(c) 상기 제1프레임집합의 프레임들을 하나의 그룹으로 하여 그 그룹의 비주얼 특징을 추출하여 그룹 프레임기반 판별함수를 생성한 후, 상기 그룹의 유해 판별을 하여 제2판별값을 생성하는 단계; 및(d) 상기 제1판별값과 제2판별값을 상기 동영상의 대표 특징값으로 하여 종합 판별함수를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판별함수 생성 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 프레임기반 판별함수, 그룹프레임기반 판별함수는 기계학습방법을, 그리고 종합 판별함수는 통계적 판별 분석 방법, 기계학습방법, 혹은 규칙생성방법 중의 하나가 적용되어 구해지는 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판별함수 생성 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 (b)단계는(b1) 상기 제2프레임집합의 프레임으로부터 색상을 포함하는 비주얼 특징을 추출하여 상기 프레임기반 판별함수를 생성하는 단계;(b2) 상기 생성된 프레임기반 판별함수를 적용하여 프레임별로 유해 여부를 판단하는 단계; 및(b3) 상기 유해 판별 결과로부터 얻어지는 유해 프레임의 비율, 프레임별 판별값의 평균값, 정수개의 유해 판별 프레임의 결과값의 합을 포함하는 값 중의 하나로 상기 제1판별값을 정의하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판별함수 생성 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 (c)단계는(c1) 상기 제1프레임집합의 프레임으로부터 색상을 포함하는 비주얼 특징의 평균, 메디안(median)을 포함하는 통계량을 그룹프레임의 특징으로 정의하는 단계; 및(c2) 상기 그룹프레임 특징을 기초로 생성한 판별함수로부터 얻은 해당 동영상의 판별값을 상기 제2판별값으로 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판별함수 생성 방법
5 5
(a) 유해 혹은 무해로 분류한 동영상들로부터 프레임을 추출 후 선별하여 프레임기반 판별함수를 기초로 하는 제1판별값, 프레임을 묶은 그룹프레임기반 판별함수를 기초로 하는 제2판별값, 그리고 상기 제1내지 제2판별값을 조합하여 종합 판별함수를 생성하는 단계;(b) 유해 여부 판단이 필요한 입력 동영상에서 프레임을 추출하는 단계;(c) 상기 입력 동영상의 프레임별 특징을 상기 프레임기반 판별함수에 대입하여 프레임별 유해 여부를 수행한 후 제3판별값을 생성하고, 상기 추출된 프레임들중에서 선별하여 형성한 그룹 프레임의 비주얼 특징을 상기 그룹프레임기반 판별함수에 대입하여 그룹 프레임별 유해 여부를 수행한 후 제4판별값을 생성하는 단계; 및(d) 상기 제3 내지 제4판별값을 조합한 후 상기 종합 판별함수에 대입하여 입력 동영상의 유해 여부를 판단하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판별 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 (a)단계는(a1) 유해 혹은 무해로 분류된 동영상들의 집합에서 각 동영상별로 소정 개수의 프레임들을 추출하여 제1프레임집합을 형성하고, 상기 프레임들을 선별하여 제2프레임집합을 형성하는 단계;(a2) 상기 제2프레임집합의 프레임의 비주얼 특징을 추출하여 프레임기반 판별함수를 생성한 후, 상기 제1프레임집합의 프레임별로 유해 판별을 하여 상기 제1판별값을 생성하는 단계;(a3) 상기 제1프레임집합의 프레임들을 하나의 그룹으로 하여 그 그룹의 비주얼 특징을 추출하여 그룹프레임기반 판별함수를 생성한 후, 상기 그룹의 유해 판별을 하여 상기 제2판별값을 생성하는 단계; 및(a4) 상기 제1판별값과 제2판별값을 상기 동영상의 대표 특징값으로 하여 상기 종합 판별함수를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판별 방법
7 7
제5항에 있어서, 상기 프레임기반 판별함수, 그룹프레임기반 판별함수는 기계학습방법을, 그리고 종합 판별함수는 통계적 판별 분석 방법, 기계학습방법, 혹은 규칙생성방법 중의 하나가 적용되어 구해지는 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판별 방법
8 8
제6항에 있어서, 상기 (a2)단계는(a211) 상기 제2프레임집합의 프레임으로부터 색상을 포함하는 비주얼 특징을 추출하여 상기 프레임기반 판별함수를 생성하는 단계;(a22) 상기 생성된 프레임기반 판별함수를 적용하여 프레임별로 유해 여부를 판단하는 단계; 및(a23) 상기 유해 판별 결과로부터 얻어지는 유해 프레임의 비율, 프레임별 판별값의 평균값, 정수개의 유해 판별 프레임의 결과값의 합을 포함하는 값 중의 하나로 상기 제1판별값을 정의하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판별 방법
9 9
제6항에 있어서, 상기 (a3)단계는(a31) 상기 제1프레임집합의 프레임으로부터 색상을 포함하는 비주얼 특징의 평균, 메디안(median)을 포함하는 통계량을 그룹프레임의 특징으로 정의하는 단계; 및(a32) 상기 그룹프레임 특징을 기초로 생성한 판별함수로부터 얻은 해당 동영상의 판별값을 상기 제2판별값으로 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판별 방법
10 10
제5항에 있어서, 상기 제3판별값은상기 프레임기반 판별함수를 기초로 얻어지는 프레임별 판별결과로부터 유해프레임의 비율, 프레임별 판별값의 평균값, 정수개의 유해 판별 프레임의 결과값을 포함하는 값 중의 하나로 정의되는 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판별 방법
11 11
제5항에 있어서, 상기 제4판별값은상기 그룹 프레임의 색상을 포함하는 비주얼 특징값들의 평균, 메디안을 포함하는 통계량으로 정의되는 그룹 프레임의 특징을 상기 그룹프레임기반 판별함수에 대입하여 얻어지는 판별값인 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판별 방법
12 12
동영상을 종류별로 분류한 후 소정 개수의 프레임들로 형성되는 제1프레임집합
13 13
제12항에 있어서, 상기 프레임기반 판별값생성부는상기 제2프레임집합의 프레임의 제1비주얼 특징을 추출하는 특징추출부;상기 추출된 비주얼 특징에 기계학습방법을 적용하여 프레임기반 판별함수를 출력하는 제1판별함수생성부;상기 제1프레임집합의 프레임의 제2비주얼 특징을 추출하는 프레임특징추출부;상기 제2비주얼 특징과 상기 프레임기반 판별함수를 입력받아 상기 제1프레임집합의 각 프레임의 유해여부를 판단하는 프레임판단부; 및상기 판단 결과를 입력받아 유해 프레임의 비율, 프레임별 판별값의 평균값, 정수개의 유해 판별 프레임의 결과값의 합 중 하나로 상기 제1판별값을 출력하는 제1판별값생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판별함수 생성 장치
14 14
제12항에 있어서, 상기 그룹프레임기반 판별값생성부는상기 제1프레임집합을 구성하는 프레임의 비주얼 특징의 평균, 메디안(median)을 포함하는 통계량을 그룹프레임의 특징으로 추출하는 그룹프레임특징추출부상기 특징을 기계학습방법의 입력으로 하여 그룹프레임기반의 판별함수를 생성하는 제2판별함수생성부; 및상기 그룹프레임기반의 판별함수에 상기 그룹프레임의 특징을 대입하여 상기 제2판별값을 출력하는 제2판별값생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판별함수 생성 장치
15 15
동영상 프레임의 비주얼 특징을 기초로 생성되는 프레임기반 판별함수, 그룹프레임기반 판별함수 및 종합판별함수를 입력받아 입력동영상의 비주얼 특징을 이용하여 유해 판단을 수행하는 장치에 있어서, 상기 입력동영상에서 소정 개수의 프레임을 추출하는 프레임 추출부;상기 추출된 프레임에서 프레임기반의 제1비주얼특징과 그룹프레임기반의 제2비주얼특징을 추출하는 입력프레임특징부;상기 제1비주얼 특징을 상기 프레임기반 판별함수에 대입하여 유해여부를 판단한 후 제3판별값을 출력하는 제3판별값생성부;상기 제2비주얼 특징을 상기 그룹프레임기반 판별함수에 대입하여 유해여부를 판단한 후 제4판별값을 출력하는 제4판별값생성부; 및상기 제3 내지 제4판별값을 조합한 후 상기 종합 판별함수에 대입하여 상기 동영상의 유해 여부를 결정하는 유해판단부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판단 장치
16 16
제15항에 있어서, 상기 입력프레임특징부는상기 프레임의 색상을 포함하는 제1비주얼 특징을 추출하는 입력프레임특징추출부;상기 프레임을 그룹화한 후 그룹프레임의 색상을 포함하는 특징의 평균값 혹은 메디안을 포함하는 통계량을 그룹프레임의 제2비주얼 특징으로 추출하는 입력그룹프레임특징추출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판단 장치
17 17
제15항에 있어서, 상기 제3판별값생성부는상기 유해여부 판단 결과로부터 유해 프레임의 비율, 프레임별 판별값의 평균값, 정수개의 유해 판별 프레임의 결과값을 포함하는 값 중의 하나로 상기 제3판별값을 출력하는 것을 특징으로 하는 동영상의 비주얼 특징을 이용한 유해 동영상 판단 장치
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