영상 속 개인 비식별화 모델의 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Personal De-Identication Model in Video)

서지정보

· 발행기관 : 한국콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 한국콘텐츠학회 논문지 / 24권 / 10호 / 84 ~ 91페이지
· 저자명 : 최지영, 신원선, 정회경

초록

본 논문에서는 영상 속 개인정보를 제거하는 개인 비식별화 구조를 제안하고, 객체 검출 알고리즘과 객체 추적 알고리즘을 연결하여 제안한 구조에 기반한 동영상 속 개인정보 제거가 가능한 개인 비식별화 시스템으로 구축하였다. 기존 알고리즘의 문제였던 작은 크기의 객체 검출이 더 잘 되도록 기존 모델의 구조를 수정하였고, 웹캠 등의 기기로부터 입력된 영상에 대해서도 검출 후 추적이 가능한 구조로 구축하였다. 객체 검출 및 객체 추적의 단순 연결에 비해 처리 속도 개선이 있었고, 작은 크기의 객체 검출 개선과 객체 검출의 손실값이 개선되는 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 웹캠의 출력 영상을 입력으로 사용할 수 있으므로 학교 또는 보육시설 등과 같이 실시간성으로 개인정보가 제거된 동영상을 공개하는 작업이 요구되는 다양한 장소에서 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

영어초록

We propose a personal de-identification architecture that removes personal information in videos, and connect the object detection algorithm and object tracking algorithm to build a personal de-identification system that can remove personal information in videos based on the proposed architecture. We modified the existing model to better detect small-sized objects, and built a system that can detect and track people in images received from devices such as webcams. Comparing to the simple connection of object detection and object tracking, the processing speed was improved, and the results showed improvement in the detection of small objects and improvement in the loss value of object detection. Since the algorithm proposed in this paper can use the output video of a webcam as an input, it is expected to be utilized in various places where it is necessary to disclose de-personalized videos in real-time, such as schools or childcare centers.

참고자료

· 없음