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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 111 - 117 (7page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2021.22.8.111
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초고속의 컬러 영상 콘텐츠로부터 개인 정보가 노출된 사람의 얼굴 영역들을 블록 단위의 모자이크를 기반으로 자연스럽게 블로킹하는 작업은 상당히 어려운 일이다. 본 논문에서는 입력 받은 고속의 영상에서 사적인 정보를 대표하는 얼굴 영역을 가변적인 크기의 모자이크를 적용하여 효과적으로 블로킹하는 알고리즘을 기술한다. 본 논문에서는 우선 입력 받은 컬러 영상 데이터로부터 중요 특징 기반의 모델을 이용하여 얼굴 영역을 추출한다. 그런 다음, 크기 가변적인 블록 기반의 모자이크를 생성하여 이전 단계에서 추출된 얼굴 영역을 자연스럽게 블로킹한다. 실험 결과는 본 논문에서 소개한 접근 방법이 입력되는 다양한 고속의 영상 데이터로부터 가변 블록 기반의 모자이크를 통해 목표 영역을 효과적으로 블로킹한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 소개된 가변 블록 모자이크 기반의 목표 영역 블로킹 접근 방법은 자동차의 안전 운전, 지능형 상호작용, 신원 확인, 그리고 모바일 소셜 네트워크와 같은 형태 인식과 관련 있는 실제적인 응용분야에서 중요한 기술로 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 딥러닝 기반의 목표 검출
3. 가변적인 블록 기반의 블로킹
4. 실험 결과
5. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
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