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영상 등급 분류 보조 시스템

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krispediadot/.999

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프로젝트명: 영상 등급 분류 보조 시스템(Picker)

팀명: .999 (9할 9푼 9리)


1. 목적

DDDM(Data Driven Decision Making)을 통해 객관적으로 영화 등급을 분류할 수 있게 할것
자동화 시스템을 통해 영상 컨텐츠 증가에 따른 심사 인력 부족 현상을 해결할 것

2. 주요 기능

영상 내 유해 요소 감지
영상 내 유해 요소 타임라인, 비중 정보 제공

3. 진행 과정

3-1. 데이터 수집 및 전처리

(1) 데이터 수집

영상 등급 위원회에서 고려하는 7가지 요소(주제 대사, 공포, 약물, 선정성, 폭력성, 모방위험) 중선정성폭력성모방위험에 초점을 맞춤dataset

(2) 데이터 전처리

전처리 도구 :VIAannotation<전처리 기준>

  • 담배
    담배를 입에 물고 있는 경우

    • 코 아래부터 입 포함 아래턱 까지
    • 양 볼의 절반 포함담배를 손에 들고 있는 경우
    • 손가락과 손 포함 손목까지담배를 손에 들고 입으로 물고 있는 경우
    • 손가락 포함 양볼 절반, 코 아래부터 입포함 아래턱까지


  • 칼 형태가 드러나있을 경우

    • 칼 윤곽선만 마스킹사람이 칼을 쥐고있어 칼에서 칼날만 드러날 경우
    • 칼날과 손(주먹)까지 마스킹
  • 가슴
    뚜렷한 선이 없는 경우

    • 정확한 가슴 모양이 아닌 조금 폭 넓게 마스킹 함가슴의 일부가 가려진 경우
    • 손과 같은 다른 것이 일부만 가리는 경우에는 같이 포함하여 마스킹함가슴의 반 이상이 가려진 경우
    • 옷이나, 손 등으로 가슴의 반 이상이 가려진 경우에는 그것들을 제외하고 마스킹함
  • 주류

3-2. 모델 학습

(1) 모델 선정
(2) 모델 학습 방법
(3) 모델 최적화

hyperparameter

3-3. 웹사이트 구현

service

4. 결과물

result

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영상 등급 분류 보조 시스템

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