음란영상 차단 프로젝트의 일환으로 시작한 가슴탐지 기술
결국 프로젝트는 제안서 제출을 마지막으로 막을 내렸지만...ㅋㅋ
기존의 피부영역 탐지 및 그 대략적인 형태로 음란영상을 탐지하는 기술보다 인체 구성요소를 탐지하여 검증하는 방법이 오탐지율, 미탐지율면에서 모두 우수한 성능을 보이지만, 단점은 역시나 빌어먹을 속도... 1024*768 영상 하나 돌리는데 무려 15초.... 1.5초도 아니고 15초........ㅠㅠ
뭐 속도야 알고리즘을 개선하던가 캐빠른 컴퓨터가 나오길 기다리던가 하면 언젠가는 개선될테니..
원본 영상-_-; 심의 통과를 위해 모자이크처리한거임.
Canny Edge 연산 수행결과, 가중치는 각각 0.2, 0.4를 적용.
영상에서 Cr값이 일정이상 되는 부분의 에지 영상만 추출한 후, 이진 Closing연산 적용.
에지가 밀집된 유두, 입술, 겨드랑이 등에 후보영역 생성.
다시 Dilation 연산을 적용해서 큼직큼직하게 만든 후,
각각 1:1 대응...;; 여기서 시간을 많이 잡아먹는...
이렇게 각각의 후보를 직선으로 연결한 후, 해당 직선(1차원)영역과 좌표가 일치하는 원본영상 명암도를 1차원 배열로 나타낸 후, 간단한 Interpolation 방법을 사용하여 10개로 정규화하면 아래와 같은 수치들을 추출할 수 있다.
201 130 130 119 84 254 246 196 213 168
200 187 67 252 255 255 230 155 218 209
141 194 218 205 144 218 96 254 241 196
143 175 215 210 219 221 103 252 251 196
188 205 203 181 187 199 241 255 241 209
100 165 201 216 211 198 89 254 248 226
160 186 179 164 181 221 252 194 220 226
135 32 19 13 22 85 149 171 174 226
248 255 19 13 22 85 149 171 174 226
150 210 196 185 206 255 146 171 174 226
140 181 216 196 194 250 255 171 174 226
188 219 166 161 186 250 254 86 174 226
127 180 216 193 188 206 254 121 174 226
145 187 167 177 163 164 156 65 174 226
이것들을 각각 1차원 그래프로 표현하면..
이런식으로 나타나며, 이 그래프의 의미는 말그대로 해당 직선이 관통하는 곳의 명암값이다.
그래프들을 계속 확인하다보면 이러한 두개의 peak와 하나의 valley를 보이는 그래프를 볼 수 있다. 이것이 바로 유두와 유두 사이의 직선 그래프; 여성의 가슴의 경우(일부 남성의 가슴도 포함해서;) 일반적으로 양 가슴이 돌출되어 있기 때문에 가슴과 가슴사이는 다른부분에 비해 명암값이 낮게 나오며 그래프에서 보듯이 강한 valley를 형성한다. 1과 10부분의 끝이 내려가 있는 이유는 유두부분이 색소침착으로 다른 영역에 비해 어둡기 때문에 발생하는 현상이다. 조명의 위치에 따라 각 peak의 높이가 제각각 틀리게 나타나므로 그냥 클러스터링을 해서 가슴영역을 찾기보다는 역시 인공신경망을 이용해서 찾는편이...
원본 데이터
클러스터링 결과
