YOLOv9을 이용한 얼굴 및 번호판 블러 처리 모델 (Face and license plate blurring models with YOLOv9)

서지정보

· 발행기관 : 한국인공지능융합기술학회
· 수록지 정보 : 인공지능융합기술연구 / 4권 / 3호 / 85 ~ 91페이지
· 저자명 : 유영준, 배지원, 장소연, 김웅식

초록

소셜 미디어의 발달로 동영상 콘텐츠가 급증하고 있다, 이로 인해 개인정보 보호에 대한 문제도 증가하고 있다. 타인이 의도치 않게 얼굴을 촬영한 경우에도 초상권 침해에 해당한다. 자동차 번호판은 초상권 침해에 해당하지 않는다. 하지만 자동차 번호판은 고유번호이기 때문에 차량의 소유자를 특정할 수 있다. 따라서 자동차 번호판은 얼굴만큼 중요한 개인정보가 될 수 있다. 소셜 미디어 플랫폼에서 블러 처리 기능을 제공하지만 라이브 스트리밍을 위한 블러 처리 기능은 제공하지 않는다. 본 연구에서는 YOLOv9을 이용하여 녹화된 동영상에서 얼굴과 자동차 번호판의 블러 처리가 가능한지 실험하였으며 실시간 영상에 대해서도 적용이 가능할 것을 제안한다.

영어초록

With the development of social media, video content is increasing rapidly, raising concerns about personal information protection. Even if another person unintentionally takes a picture of the face, it is a portrait rights infringement. Car license plates do not constitute portrait rights infringement. However, since the car license plate is a unique number, the owner of the vehicle can be specified. Therefore, the car license plate can be as important personal information as the face. Although it provides blur processing function on social media platforms, it does not provide blur processing function for live streaming. In this study, we tested whether blur processing of faces and car license plates can be performed in recorded videos using YOLOv9 and suggested that it can be applied to real-time images.

참고자료

· 없음