Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
새로운 비디오 특징 기반 판단모델의 통계적 결합을 이용한 유해 동영상 탐지 방법 설계 및 성능 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Design and Performance Evaluation of the Statistical Combining of Decision Models using Novel Video-based Features for Malicious Video Detection |
| 저자(Author) |
최병철
한승완
임재덕
정병호
류재철
Byeong-Cheol Choi
Seung-Wan Han
Jae-Deok Lim
Byung-Ho Chung
Jae-Cheol Ryou
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 21 NO. 01 PP. 3H ~ 0004 (2011. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 연구는 30 초 단위의 비디오 세그먼트를 기본 분석 단위로 하여 새로운 시각적 특징 추출하는 방법과 이 특징값들을 이용한 감독형 학습엔진 기반 분류기(Classifier)의 판단 결과값의 통계적 결합을 이용하여 유해 동영상을 탐지하는 방법에 관한 것이다. 새롭게 제안된 비디오 기반 시각적 특징으로 시간적 모션 에너지 특징 (TMEF, Temporal Motion Energy Features), 시간적 컬러 에너지 특징 (TCEF, Temporal Color Energy Features), 시간적 컬러 히스토그램 특징 (TCHF, Temporal Color Histogram Features)을 사용한다. 또한, 이 특징들을 기반으로 한 분류기/판단모델의 통계적 결합을 이용하여 성능 개선 분석을 수행하였으며, 통계적 결합방법으로는 Sum/Product/Max/Median/Majority Vote Rule 과 같이 단순 결합 규칙 (Simple Combination Rules)과 점추정 규칙(the Properties of Point Estimation)을 이용한 최적 결합 규칙(Optimal Combination Rule) 을 적용하였다. 실험결과에 의하면, TCHF 가 속도 및 유연성을 모두 확보하면서도 다른 특징에 비해서 약 5~13% 정도의 성능이 더 높았으며, 점추정 규칙을 이용한 최적 결합 규칙의 적용이 개별 분류기의 최고 성능 및 단순 결합 규칙보다 약 2~10% 더 높은 성능을 가짐을 확인하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
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