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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송영도 (상명대학교) 이의철 (상명대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제6권 제12호
발행연도
2022.12
수록면
2,240 - 2,248 (9page)

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차량 블랙박스를 통해 수집되는 운전자의 얼굴이나 보행자의 얼굴은 사고 분석이나 운전자 모니터링 모델구축을 위한 데이터로써 중요한 가치를 지닌다. 하지만 사전동의를 얻지 않은 얼굴 데이터는 개인정보 보호 문제가제기되며 모든 경우에 사전동의를 얻어 정보를 획득하기가 쉽지 않다. 또한 개인정보 보호 문제를 중요시하여 비식별화를 진행하게 되면 비식별화를 진행한 이후 의 얼굴 이미 지 가 실제로 추출한 표정, 성별 등의 데이터와 일치하는지 평가할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Neural Style Transfer를 이용하 여 비식별화를 진행하여 비식별화 후에도 표정, 성별, 나이 등의 정보를 보존하고 확인 가능한 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘을 통해 최적의화풍 을 적용한 결과 80.93%의 비식별화율 과 주관적 평가 항목인 표정, 성별, 나이에 대해 95.3%의 인식률로 비식별화 후에도 얼굴의 중요한 특징을 보존하는 것을 확인하였다. 본 논문( 연구) 에서 제안한 비식별화 방법은 개인정보를 보호하면서 추출한 데이터를 사람이 검수할 수 있어 탐지와 인식 모델에 양질의 데이터로 활용이 가능하다.
#얼굴 # 비식별화 # 개인정보 # 딥러닝 # 화풍ㅍ #Face # De-identification # Privacy # Deep learning # Style

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