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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 87 - 92 (6page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2024.61.6.87
이용수
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본 논문에서는 개인정보 유출 우려로 인해 비식별화된 영상의 정보를 재활용하기 위해 검출 대상에 대한 개인정보 비식별화와 얼굴 랜드마크(Face Landmark)를 추가한 프로세스를 제안한다. 이 방법은 분할 기법을 적용하여 객체의 화소 군집을 추출, 암호화하고 암호키는 분리하여 보관하며 가명 처리 기술로 안전하게 네트워크로 처리된 영상을 전송, 저장된 암호 영상에 보관된 암호키로 원본 영상을 복원할 수 있다. 비식별 객체의 재식별 활용을 위해 얼굴 랜드마크를 추가하고 Yolov8 모델을 이용하여 0.19의 정확도가 향상되었음을 확인하였다. 고안하는 방법은 비식별화된 정보를 재식별하여 개인정보보호와 객체 검출 성능을 확보할 수 있는 비식별화 방법을 소개한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Kim, H., Lee, J., & Hwang, E. (2022). Face De-identification Scheme Using Landmark-Based Inpainting. In 15th IEEE International Conference on Human System Interaction, HSI 2022 (International Conference on Human System Interaction, HSI; Vol. 2022-July). IEEE Computer Society.
Terven, J., & Cordova-Esparza, D. (2023). A comprehensive review of YOLO: From YOLOv1 to YOLOv8 and beyond. arXiv preprint arXiv:2304.00501.
Zhao, X., Lin, S., Chen, X. et al. Application of face image detection based on deep learning in privacy security of intelligent cloud platform. Multimed Tools Appl 79, 16707–16718 (2020). https://doi.org/10.1007/s11042-019-08014-0
So-hee Park. et, al., “Outline-based CCTV video personal information de-identification method”, TTA Journal No. 201, 2022. 05, pp. 64-71.
Sharma, Sagar & Gu, Yuechun & Chen, Keke. (2022). A Comparative Study of Image Disguising Methods for Confidential Outsourced Learning.
Terven, J., & Cordova-Esparza, D. (2023). A comprehensive review of YOLO: From YOLOv1 to YOLOv8 and beyond. arXiv preprint arXiv:2304.00501.
Zhao, X., Lin, S., Chen, X. et al. Application of face image detection based on deep learning in privacy security of intelligent cloud platform. Multimed Tools Appl 79, 16707–16718 (2020). https://doi.org/10.1007/s11042-019-08014-0
So-hee Park. et, al., “Outline-based CCTV video personal information de-identification method”, TTA Journal No. 201, 2022. 05, pp. 64-71.
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