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자료유형
학술저널
저자정보
송인준 (한밭대학교) 김차종 (한밭대학교)
저널정보
대한임베디드공학회 대한임베디드공학회논문지 대한임베디드공학회논문지 제19권 제1호
발행연도
2024.2
수록면
19 - 25 (7page)
DOI
10.14372/IEMEK.2024.19.1.19

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This paper proposes an artificial intelligence-based personal information area object detection optimization method in an embedded system to de-identify personal information in video data. As an object detection optimization method, first, in order to increase the detection rate for personal information areas when detecting objects, a gyro sensor is used to collect the shooting angle of the image data when acquiring the image, and the image data is converted into a horizontal image through the collected shooting angle. Based on this, each learning model was created according to changes in the size of the image resolution of the learning data and changes in the learning method of the learning engine, and the effectiveness of the optimal learning model was selected and evaluated through an experimental method. As a de-identification method, a shuffling-based masking method was used, and double-key-based encryption of the masking information was used to prevent restoration by others. In order to reuse the original image, the original image could be restored through a security key. Through this, we were able to secure security for high personal information areas and improve usability through original image restoration. The research results of this paper are expected to contribute to industrial use of data without personal information leakage and to reducing the cost of personal information protection in industrial fields using video through de-identification of personal information areas included in video data.
#Embedded system #Object detection optimization method #Video data #Gyro sensor #De-identification #Shuffling-based masking method

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