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음란물 검출 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2015133949
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 음란물 검출 시스템 및 방법이 개시된다. 영상 분할알고리즘을 이용하여 추출한 객체를 통해 이미지의 음란물 여부를 검출하기 위한 음란물 검출 시스템은 이미지 입력부, 주요 객체 추출부, 색상 특징 추출부, 질감 특징 추출부, 및 이미지 출력 승인부를 포함한다. 이미지 입력부는 음란물 여부를 판별하고자 하는 이미지를 입력받고, 주요 객체 추출부는 이미지를 영상 분할 알고리즘을 이용하여 기 설정된 개수의 그룹으로 분할한 후 주요 객체를 추출하며, 색상 특징 추출부는 주요 객체에 소정의 수학식을 적용하여 추출한 색상 특징으로 1차 음란물 여부를 판별한다. 또한, 질감 특징 추출부는 이미지가 1차 음란물로 판별될 경우, 음란물로 판별된 이미지에서 소정의 매트릭스를 계산하여 추출한 질감 특징에 따라 최종 음란물 여부를 판별하고, 이미지 출력 승인부는 최종 음란물로 판별 여부에 따라 이미지의 출력 여부를 승인한다. 이러한 구성으로, 음란물 검출시 음란물에 대한 직접적인 분석을 통해 검출 속도, 검출 확률, 및 검출 정확성을 높여, 음란물 이미지를 효과적으로 검출할 수 있다. 음란물, YCbCr 색상 공간, K-means 알고리즘
Int. CL H04N 21/454 (2006.01) H04N 21/4545 (2006.01)
CPC H04N 21/45455(2013.01) H04N 21/45455(2013.01) H04N 21/45455(2013.01) H04N 21/45455(2013.01)
출원번호/일자 1020080093943 (2008.09.25)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1013484-0000 (2011.01.31)
공개번호/일자 10-2010-0034782 (2010.04.02) 문서열기
공고번호/일자 (20110214) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2008.09.25)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 장동식 대한민국 서울특별시 성북구
2 박재용 대한민국 경기도 고양시 덕양구
3 박상성 대한민국 서울특별시 성북구
4 신영근 대한민국 서울특별시 성북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김정식 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(논현동, 건설회관)(특허법인주원)
2 이재광 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(논현동, 건설회관)(특허법인주원)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2008.09.25 수리 (Accepted) 1-1-2008-0672859-09
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2009.06.09 수리 (Accepted) 4-1-2009-5111177-32
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2009.09.29 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2009.10.13 수리 (Accepted) 9-1-2009-0056975-03
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2010.07.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0316660-65
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2010.08.12 수리 (Accepted) 4-1-2010-5149278-93
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2010.09.27 수리 (Accepted) 1-1-2010-0619912-03
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2010.09.27 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2010-0619937-33
9 등록결정서
Decision to grant
2011.01.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0051601-23
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.02.11 수리 (Accepted) 4-1-2014-5018243-16
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.04.22 수리 (Accepted) 4-1-2014-5049934-62
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
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번호 청구항
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음란물 여부를 판별하고자 하는 이미지가 입력되는 이미지 입력부; 상기 이미지의 크기를 정규화하고, YCbCr 색상 공간으로 변환하며, 영상 분할 알고리즘을 이용하여 미리 설정된 개수의 색상 그룹으로 분할한 후, 상기 분할된 각 이미지를 소정의 임계값에 따른 이진 영상으로 변환하고, 상기 이진 영상 각각에 객체 추출 마스크를 적용하여 추출한 객체들 중, 상기 객체 추출 마스크의 플러스 가중치 위치에 있는 객체를 주요 객체로 추출하는 주요 객체 추출부; 상기 YCbCr 색상 공간에서, 상기 주요 객체에 미리 설정된 수학식으로 다음의 수학식 그리고 을 적용하여, 만족하는 Cb, Cr영역을 색상 특징 영역으로 설정하고, 상기 색상 특징 영역의 특징값이 미리 설정된 임계치보다 클 경우 상기 색상 특징 영역을 포함한 이미지를 1차 음란물로 판별하는 색상 특징 추출부; 상기 이미지가 1차 음란물로 판별될 경우, 상기 1차 음란물로 판별된 이미지를 미리 설정된 개수의 블록으로 나누어, 상기 블록 각각에 대해 정규화된 4방향에 대한 그레이 레벨 co-occurrence 매트릭스를 계산하고, 상기 매트릭스의 엔트리 값을 미리 설정된 수학식에 적용하여 질감 특징을 추출한 후, 상기 추출한 질감 특징이 주어진 임계치보다 크면 최종 음란물로 판별하는 질감 특징 추출부; 및 상기 최종 음란물 판별 여부에 따라 상기 이미지의 출력 여부를 승인하는 이미지 출력 승인부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 음란물 검출 시스템
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제 1항에 있어서, 상기 주요 객체 추출부에서 추출된 상기 주요 객체의 크기가 차지하는 원본 이미지에 대한 비율이 미리 설정된 임계치 이상일 경우, 상기 주요 객체가 색상 및 질감 특징 추출에 적절한 것으로 확인하는 주요 객체 확인부; 를 더 포함하고, 상기 색상 특징 추출부는, 상기 주요 객체 확인부에서, 상기 주요 객체가 색상 및 질감 특징 추출에 적절하지 않은 것으로 확인되는 경우에는 원본 이미지에서 색상 특징을 추출하고, 상기 주요 객체가 적절한 것으로 확인되는 경우에는 상기 주요 객체에서 색상 특징을 추출하는 것을 특징으로 하는 음란물 검출 시스템
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음란물 여부를 판별하고자 하는 이미지가 입력되는 이미지 입력 단계; 상기 이미지의 크기를 정규화하고, YCbCr 색상 공간으로 변환하며, 영상 분할 알고리즘을 이용하여 미리 설정된 개수의 색상 그룹으로 분할한 후, 상기 분할된 각 이미지를 소정의 임계값에 따른 이진 영상으로 변환하고, 상기 이진 영상 각각에 객체 추출 마스크를 적용하여 추출한 객체들 중, 상기 객체 추출 마스크의 플러스 가중치 위치에 있는 객체를 주요 객체로 추출하는 주요 객체 추출 단계; 상기 YCbCr 색상 공간에서, 상기 주요 객체에 미리 설정된 수학식으로 다음의 수학식 그리고 을 적용하여, 만족하는 Cb, Cr영역을 색상 특징 영역으로 설정하고, 상기 색상 특징 영역의 특징값이 미리 설정된 임계치보다 클 경우 상기 색상 특징 영역을 포함한 이미지를 1차 음란물 여부를 판별하는 색상 특징 추출 단계; 상기 이미지가 1차 음란물로 판별될 경우, 상기 1차 음란물로 판별된 이미지를 미리 설정된 개수의 블록으로 나누어, 상기 블록 각각에 대해 정규화된 4방향에 대한 그레이 레벨 co-occurrence 매트릭스를 계산하고, 상기 매트릭스의 엔트리 값을 미리 설정된 수학식에 적용하여 질감 특징을 추출한 후, 상기 추출한 질감 특징이 주어진 임계치보다 크면 최종 음란물로 판별하는 질감 특징 추출 단계; 및 상기 최종 음란물 판별 여부에 따라 상기 이미지의 출력 여부를 승인하는 이미지 출력 승인 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 음란물 검출 방법
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제 11항에 있어서, 상기 주요 객체 추출 단계와 상기 색상 특징 추출 단계 사이에서, 상기 주요 객체 추출 단계에서 추출된 상기 주요 객체의 크기가 차지하는 원본 이미지에 대한 비율이 미리 설정된 임계치 이상일 경우, 상기 주요 객체가 색상 및 질감 특징 추출에 적절한 것으로 확인하는 주요 객체 확인 단계; 를 더 포함하고, 상기 색상 특징 추출 단계에서는, 상기 주요 객체 확인 단계로부터, 상기 주요 객체가 색상 및 질감 특징 추출에 적절하지 않은 것으로 확인되는 경우에는 원본 이미지에서 색상 특징을 추출하고, 상기 주요 객체가 적절한 것으로 확인되는 경우에 상기 주요 객체에서 색상 특징을 추출하는 것을 특징으로 하는 음란물 검출 방법
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제 11항 또는 제 16항의 음란물 검출 방법을 컴퓨터에서 판독할 수 있고, 실행 가능한 프로그램 코드로 기록한 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.