KR101928858B1 - 객체 외곽선을 경계로 마스킹하는 방법 - Google Patents
객체 외곽선을 경계로 마스킹하는 방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명은 동영상에 포함되는 객체의 개인정보 보호를 위한 마스킹 처리 장치 및 마스킹 처리 방법에 관한것으로 기존에 개인정보 보호 마스킹 방안으로 사용되고있는 사각형 또는 원의 모양으로 객체를 가려 개인정보를 보호하던 CCTV 영상의 개인정보 마스킹 방법으로는 객체의 행동파악이 어려웠던점을 극복하기 위해 객체의 외곽선을 따라 경계를 이루며 객체를 가려 객체의 움직임을 파악할 수 있도록 하여 마스킹으로 인한 판독의 어려움을 경감시키고 감시와 사고 감지라는 CCTV 영상 본연의 기능을 향상 시킬수 있도록 한다.
Description
CCTV, 개인정보보호
본 발명은 동영상에 포함되는 객체의 프라이버시 정보 보호를 위한 마스킹 처리 방법에 관한것으로서, 상세하게는 동영상에 포함되는 객체의 프라이버시 정보 보호를 위한 마스킹 처리 방법에 관한 것이다.
CCTV 영상을 배포할때 영상내의 개인정보의 보호를 위해 객체를 마스킹 처리(모자이크 또는 다른색으로 차단하여 인식할 수 없도록 함)하여 제공하고 있다. 객체를 검출하고 추적하면서 화면상의 객체정보를 파악한 후 인코딩(Encoding) 과정에서 해당 객체의 정보를 담아 전달한다. 디코더(Decoder) 측에서는 감춰야할(마스킹해야할) 영상의 정보를 화면에 모자이크 또는 단색으로 표시하여 재생한다. 원본영상을 보기 위해선 암호화된 영역의 보안Key를 받아 입력하면 모자이크를 걷어낼 수 있다. 이 과정에서 원본영상을 요청하는 판단은 마스킹된 영상을 보고서 결정하게 된다.
인코딩을 통해 마스킹할 객체정보를 전달하는 경우 관심영역(ROI:Region Of Interest)형태로 전달하는데 주로 사각형 또는 원의 형태이다. 이렇게 하는 이유는 정보 전달시 데이터의 양을 최소화 할 수 있기 때문이다. 즉 사각형의 경우 X, Y, Width, Height, 원의 경우 X, Y, Radius 만으로 하나의 객체 마스킹 정보를 전달할 수 있다. 따라서 현재 개인정보보호를 위한 프라이버시 마스킹(Privacy Masking)에서는 사각형 또는 원의 마스킹 기법을 사용하고 있다. 이런 마스킹의 단점은 객체가 사각형 또는 원으로 표현되어 실제 객체가 어떤 동작을 하는지 판단을 할 수 없다는 점이다.
위와 같이, 종래 감시 영상에 대한 개인정보를 보호하는 기술로 사각형 또는 원의 마스킹 기법을 사용해 왔으나 객체 전체를 감싸는 형태로 마스킹을 해버려 관찰하려는 객체가 어떤 행동을 하는지 알 수 없게 한다. 이것은 CCTV 영상을 통해 범죄, 사고등을 파악하려는 본연의 목적을 훼손하는 것으로 개인정보보호 때문에 CCTV가진 순기능을 제대로 사용할 수 없게 되는 치명적인 단점이라고 할 수 있다.
원이나 사각형 형태로 전달되는 객체의 형태를 객체의 외곽선을 경계로 마스킹하여 어떤 행위를 하는지를 파악할 수 있게 한다면 CCTV 본연의 감시 목적에 보다 더 부합하는 것이라고 할 수 있다. 다만 객체의 외곽선의 정보를 담아 영상에 저장하게 되면 사각형과 원형의 단순 영역데이터 대비 객체 외곽선의 모든 포인트의 값을 저장해 전달해야하므로 데이터의 크기가 원본의 크기에 영향을 줄만큼 커지는 문제점이 발생한다.
전술한 목적을 달성하기 위한, 본 발명의 구현에 따른 객체의 외곽선을 경계로 마스킹을 하는 처리 장치는, 원본 영상으로 부터 객체를 검출하는 배경모델링부, 특징추출부, 객체 검출부, 관심영역 획득부로 이루어 지며 영상의 암호화를 통한 보호를 위해 엔트로피코딩 암호화부, 관심영역 정보 삽입부등으로 구성되어 전송되는 영상데이터를 작성한다.
수신부에서는 수신한 데이터를 통해 원본 영상을 확보할 수 있는 디코더와 엔트로피코딩 복호화부를 포함한다. 또한 전송부와 유사하게 객체의 외곽선을 경계로 마스킹을 할 수 있도록 배경모델링부, 특징 추출부, 객체 검출부, 객체 추적부, 관심영역 획득부 등을 포함한다.
본 발명의 주된 차별점은 수신부에도 객체를 검출하는 부분을 탑재하여 송신부에서는 단순 객체의 좌표정보만 담아 보내도 되도록 하는 점이다. 이를 통해 전달하는 관심영역 데이터도 줄이고 다양한 객체의 외곽선 마스킹 기능을 구현할 수 있다.
본 발명에 따르면, 개인정보를 차단한 마스킹된 영상에서 기존의 사각형이나 원의 형태로 움직임 정보까지 숨겨진 영상대비 관심영역 정보를 담아 보내어 크기에는 큰 차이가 없지만 움직임을 파악할 수 있으므로 CCTV 감시의 본연의 목적에 부합한다. 따라서 기존 개인정보 마스킹 운영시 자주 요구되던 원본 영상도 제출건수를 줄일 수 있을 것으로 예상이 되며 범죄, 사고 감시 기능으로서의 CCTV가 개인정보 노출이라는 결점을 극복하고 보다 적극적으로 영상의 공개와 전달이 가능하게 될 수 있을것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 마스킹화면과 기존 마스킹화면의 비교예
도 2는 지능형 객체 검출 및 추적 블럭도
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 영상의 출력 예
도 4는 본 발명의 실시에 따른 움직이는 사람의 마스킹예
도 5는 본 발명의 실시에 따른 외곽선 마스킹 처리 흐름도
도 6은 HEVC 스트리밍 데이터 구성도
도 7은 SEI 필드내 구성되는 마스킹 객체 좌표 예
도 8은 도 7에서 표현된 마스킹 객체의 화면 표시예
도 9는 객체가 겹치는 경우 좌표 선택의 예
도 2는 지능형 객체 검출 및 추적 블럭도
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 영상의 출력 예
도 4는 본 발명의 실시에 따른 움직이는 사람의 마스킹예
도 5는 본 발명의 실시에 따른 외곽선 마스킹 처리 흐름도
도 6은 HEVC 스트리밍 데이터 구성도
도 7은 SEI 필드내 구성되는 마스킹 객체 좌표 예
도 8은 도 7에서 표현된 마스킹 객체의 화면 표시예
도 9는 객체가 겹치는 경우 좌표 선택의 예
본 발명은 개인정보 보호를 위한 영상 마스킹 기능을 개선하기 위한 것으로 기존의 사각형과 원 형태의 마스킹 기능을 대체한다. 도 1을 보면 원본영상의 화면(1)내의 달리기를 하는 여성의 모습을 확인할 수 있다. 이여성의 얼굴은 개인정보로 보호가 필요하며 현재까지 프라이버시 마스킹은 사각형 마스킹 화면(3), 원형 마스킹화면(4) 형태로 구현되었다. 그러나 사각형과 원으로 차단된 화면으로는 무슨 행동을 하는지 파악이 어렵다. 본 발명의 실시예에 따른 외곽선 마스킹화면(2)을 보면 달리기를 하고 있는 사람의 모습을 확인 할 수 있다. 얼굴과 의복에 대한 정보를 가려 최소한의 개인정보 보호 효과를 누리면서 CCTV 본연의 감시, 사고 확인기능을 하고 있는것이다.
좀 더 자세히 본 발명의 기능을 살펴보면, 도 2. 지능형 객체 검출 및 추적 블럭도의 객체 검출 및 추적 기능을 통해 영상내의 객체 정보를 가져온다. 가져온 객체 정보를 통해 관심영역(ROI) 정보를 획득한다. 획득한 관심영역정보는 영상저장시 같이 저장되어 수신측에 전달되고 수신측에서는 표시할 객체의 판단기준으로 삼는다. 도 3. 본 발명의 실시예에 따른 CCTV 영상의 출력예는 실제 CCTV 원본영상화면(21)에서 CCTV 사각형 모자이크 마스킹화면(22)으로 사용되고 있는 예를 보여주고 있으며 본 발명 실시예에 따른 CCTV 영상의 외곽선 마스킹 화면(23)을 볼 수 있다. 마찬가지로 도 4. 본 발명 실시에 따른 움직이는 사람의 마스킹 예를 보면 검정색으로 칠해져 신분을 알지는 못하지만 어떤 행동을 하는지는 파악할 수 있다. 이부분이 기존 영상내 개인정보 마스킹 기능과 가장큰 차이점이라고 할 수 있다.
도 5. 본 발명의 실시에 따른 외곽선 마스킹 처리 흐름도를 통해 본 발명의 처리절차에 대해 살펴보면 아래와 같다.
CCTV 원본 영상의 화면(30)은 원본영상 데이터(31)를 가지며 이를 이용해 객체를 검출한다. 원본영상 데이터(31) 단계에서 객체검출을 통한 관심영역 추출까지 완료하게 된다. 객체 검출부는 배경모델링부(41), 특징추출부(42), 객체 검출부(43), 객체 추적부(44)로 구성된다. 관심영역 추출후에는 HEVC 표준 코덱 인코딩 과정을 통해 데이터 압축과정을 거치게된다. 즉, 코덱내 움직임 예측부(32)를 수행한후 DCT & 양자화부(33)을 거치고 엔트로피 코딩부(34)를 마친다. 이단계에서 보안키를 이용한 CABAC 데이터 암호화 절차(45)를 거친다. 이와 같은 암호화를 통해 영상 데이터가 유출되더라도 원본 영상을 획득할 수 없도록 한다. 전송단계에서는 마지막으로 관심영역정보를 관심영역 삽입부(46)을 통해 삽입한후 네트워크 전송부(36)을 통해 전송하거나 파일의 형태로 저장하게된다.
수신부에서는 스트리밍 데이터수신부(37)을 통해 데이터를 수신한 후 관심영역 수신부(47)를 통해 마스킹할 개인정보가 담긴 영역정보를 확보한다. 이후 원본 영상확보를 위한 절차를 진행하는데 먼저 CABAC 복호화부(48)를 통해 원래의 코덱으로 압축된 영상정보를 확보한다. 확보한 데이터는 HEVC 디코딩부(38)을 원본 영상을 확보하게 되며 확보한 원본영상을 대상으로 송신단계에서 진행되었던것과 같은 알고리즘으로 객체의 관심영역을 추출하는 작업을 진행하게된다. 배경모델링부(49), 특징추출부(50), 객체 검출부(51), 객체 추적부(52)를 거쳐 외곽선정보를 포함한 객체 정보를 확보하게된다. 객체 정보 확보뒤 관심영역 수신부(47)에서 확보한 관심영역 좌표정보와 비교하여 마스킹할 객체를 선택한다. 이러한 과정을 통해 모든 객체를 마스킹할지 선별적으로 마스킹할지를 선택하는 기능구현이 가능해진다. 선정작업이 완료된 후 객체 마스킹부(53)를 통해 원본 영상에 외곽선을 경계로 마스킹된 객체를 표시하여 개인정보 노출을 방지한다. 이런 과정을 거쳐서 최종적으로 완성된 화면은 객체 외곽선 마스킹 영상의 화면(40) 이다.
관심영역 정보수신부(47)에서 수신한 좌표정보와 객체 검출과정 (49~52)를 통해 확보한 객체 정보의 포함 여부 비교에 있어 동일한 객체 검출 알고리즘의 사용을 가정하면 디지털 영상정보의 훼손이 없는한 객체 정보가 일치할 수밖에 없다. 이경우 포함여부를 확인하기 위해 전체 영역을 계산하기 보다는 기준이 되는 한점을 비교하여 포함여부를 간단히 검사하는것이 속도측면에 유리하다. 예를 들면 좌측 상단을 기준으로 잡으면 검출된 객체를 기준으로 X 와 Y가 가장 작은 값에 해당하는 점과 관심영역 정보수신부(47)의 좌표를 비교하여 일치하면 포함하는것으로 판단하는 방식을 말한다.
마스킹할 객체의 좌표를 전달하는 방법은 영상표준의 부가영역인 SEI(Supplemental Enhancement Information) 필드를 활용해 전달한다. 도 6 HEVC 스트리밍 데이터 구성도를 보면 전송되는 데이터의 구성을 확인할 수 있다. 전송되는 NAL 데이터부(61) 내의 SEI 필드부에 마스킹할 객체의 좌표를 담아 전송한다. 따라서 본 발명은 동영상 표준인 H264, HEVC 코덱의 내용을 모두 준수하고 있으므로 상용 미디어 플레이어환경에서도 사용이 가능하며 동영상의 일괄관리가 가능하다. 단, 영상의 암호화에 의해 복호하기전까지는 의미없는 잡음 영상만을 보게된다.
도 7. SEI 필드내 구성되는 마스킹 객체 좌표 예는 실제 전송되는 NAL 데이터부 내의 SEI 필드에서 사용되는 샘플이다. 모든 필드는 16bit integer로 구성된다. 첫번째 16bit 인수는 총 마스킹 객체수(71)를 나타낸다. 샘플에서는 4개의 마스킹할 객체를 의미하며 다음 필드부터 총 4개의 좌표를 표시하고있다. 표시되는 첫번째 좌표는 마스킹할 객체 #1(72)를 가리킨다. 즉, X 가 400, Y가 400인 위치를 포함하는 객체를 마스킹 하여 표시하라는 의미이다. 이후의 객체 #2(73), 객체 #3(74), 객체 #4(75)는 각각의 마스킹할 객체가 포함하는 좌표를 의미하며 해당좌표를 포함하는 객체를 마스킹해 표시하라는 의미이다. 도 7의 좌표에 해당하는 Full HD화면에서의 마스킹 객체들의 표현예는 도 8. 도 7에서 표현된 마스킹 객체의 화면 표시예와 같다. 마스킹객체 #1(81)은 마스킹할 객체 #2(73) 에 해당하고 마스킹객체 #2(82)는 마스킹할 객체 #1(72)에 해당되며 마스킹객체 #3(83)은 마스킹할 객체 #3(74) 이며, 마스킹객체 #4(84)는 마스킹할 객체 #4(75)에 해당된다. 즉, 도8의 원본을 통해 객체검출 과정을 거치고 총 4개의 각각의 객체를 마스킹하기위해 SEI 필드에 좌표를 넣어 도 7과 같이 전달하면 도 8과 같은 화면을 얻게되는 것이다.
마스킹할 객체의 좌표를 얻는데 있어 객체가 겹쳐서 화면상에 중복표시되는 경우도 발생할 수 있다. 이러한 경우 전달할 죄표가 다른 객체와 겹치는 공간에 있을경우 어떤 객체를 마스킹해야 하는지 구분이 어려울 수 있다. 이의 해결을 위해 도 9. 객체가 겹치는 경우 좌표 선택의 예와 같은 좌표 선택방법을 동원하여 문제점을 해결한다. 도 9를 보면 총 4개의 객체가 위치한다. 객체 #1(91)은 도 9 에서 가장 큰객체로 객체의 좌표를 구하는 방법인 좌측 상단 즉, 화면의 좌측상단부터 아래로 한줄씩 수평으로 스캔하며 최초로 만나는 부분 인 마스킹할 객체 #1 좌표(95)를 선택하고 전달한다. 객체 #2(92)는 객체 #1(91) 내부에 있으며 객체 #3(93)을 포함하고 있다. 이러한 경우 객체 #3(93)에 포함되지 않으면서 가장 상단의 좌측 좌표를 선정하면 마스킹할 객체 #2 좌표(96)이 된다. 객체 #3(93)은 객체 #1(91)과 객체 #2(92) 내부에 위치한다. 이 경우 두객체와 교집합이 아닌경우의 최상단 좌측 좌표를 얻으면 좋겠지만 객체의 어느부분도 두객체의 영향권 아래에 있어 독립적 좌표를 구할 수 없다. 이 경우 자신의 최상단 좌측 좌표인 마스킹할 객체 #3 좌표(97)을 선택한다. 그러면 수신측에서는 3개의 객체가 겹침을 알 수 있게되며 두객체의 내부에 존재하며 자신의 최상단 좌측 좌표를 전달한것으로 객체 #3(93)인것을 판별할 수 있게 된다. 객체 #4(94)는 객체 #1(91) 내에 포함되어있으며 객체 #1(91)에 포함되지 않은 영역은 없다. 따라서 객체 #4(94)의 최상단 좌측인 마스킹할 객체 $4 좌표(98)을 선택하여 전달하게된다.
1 : 원본 영상의 화면
2 : 본 발명의 실시예에 따른 외곽선 마스킹 화면
3 : 사각형 마스킹 화면
4 : 원형 마스킹 화면
11 : 입력된 비디오
12 : 배경 모델링부
13 : 객체 후보 추출부
14 : 특징 선택부
15 : 객체 검출부
16 : 객체 추적부
21 : CCTV 원본 영상 화면
22 : CCTV 사각형 모자이크 마스킹 화면
23 : 본 발명 실시예에 따른 CCTV 영상의 외곽선 마스킹 화면
30 : 원본 영상의 화면
31 : 원본 영상 데이터
32 : 코덱내 움직임 예측부
33 : 코덱내 DCT & 양자화부
34 : 엔트로피 코딩부
35 : 스트리밍 데이터 송신
36 : 네트워크 전송
37 : 스트리밍 데이터 수신
38 : 디코딩부
39 : 원본 영상 데이터
40 : 객체 외곽선 마스킹 영상의 화면
41 : 배경 모델링부
42 : 특징 추출부
43 : 객체 검출부
44 : 객체 추적부
45 : CABAC 암호부
46 : 관심영역 정보 삽입부
47 : 관심영역 정보 수신부
48 : CABAC 복호부
49 : 배경 모델링부
50 : 특징 추출부
51 : 객체 검출부
52 : 객체 추적부
53 : 객체 마스킹부
61 : NAL 데이터부
62 : NAL 헤더부와 RBSP부
63 : 주 Picture부
64 : Slice Data부
71 : 총 마스킹 객체수
72 : 마스킹할 객체 #1
73 : 마스킹할 객체 #2
74 : 마스킹할 객체 #3
75 : 마스킹할 객체 #4
81 : 마스킹객체 #1
82 : 마스킹객체 #2
83 : 마스킹객체 #3
84 : 마스킹객체 #4
91 : 객체 #1
92 : 객체 #2
93 : 객체 #3
94 : 객체 #4
95 : 마스킹할 객체 #1 좌표
96 : 마스킹할 객체 #2 좌표
97 : 마스킹할 객체 #3 좌표
98 : 마스킹할 객체 #4 좌표
2 : 본 발명의 실시예에 따른 외곽선 마스킹 화면
3 : 사각형 마스킹 화면
4 : 원형 마스킹 화면
11 : 입력된 비디오
12 : 배경 모델링부
13 : 객체 후보 추출부
14 : 특징 선택부
15 : 객체 검출부
16 : 객체 추적부
21 : CCTV 원본 영상 화면
22 : CCTV 사각형 모자이크 마스킹 화면
23 : 본 발명 실시예에 따른 CCTV 영상의 외곽선 마스킹 화면
30 : 원본 영상의 화면
31 : 원본 영상 데이터
32 : 코덱내 움직임 예측부
33 : 코덱내 DCT & 양자화부
34 : 엔트로피 코딩부
35 : 스트리밍 데이터 송신
36 : 네트워크 전송
37 : 스트리밍 데이터 수신
38 : 디코딩부
39 : 원본 영상 데이터
40 : 객체 외곽선 마스킹 영상의 화면
41 : 배경 모델링부
42 : 특징 추출부
43 : 객체 검출부
44 : 객체 추적부
45 : CABAC 암호부
46 : 관심영역 정보 삽입부
47 : 관심영역 정보 수신부
48 : CABAC 복호부
49 : 배경 모델링부
50 : 특징 추출부
51 : 객체 검출부
52 : 객체 추적부
53 : 객체 마스킹부
61 : NAL 데이터부
62 : NAL 헤더부와 RBSP부
63 : 주 Picture부
64 : Slice Data부
71 : 총 마스킹 객체수
72 : 마스킹할 객체 #1
73 : 마스킹할 객체 #2
74 : 마스킹할 객체 #3
75 : 마스킹할 객체 #4
81 : 마스킹객체 #1
82 : 마스킹객체 #2
83 : 마스킹객체 #3
84 : 마스킹객체 #4
91 : 객체 #1
92 : 객체 #2
93 : 객체 #3
94 : 객체 #4
95 : 마스킹할 객체 #1 좌표
96 : 마스킹할 객체 #2 좌표
97 : 마스킹할 객체 #3 좌표
98 : 마스킹할 객체 #4 좌표
Claims (1)
- 영상의 객체 검출과정을 통해 개인정보 보호영역을 파악하고, 영상표준의 SEI 필드에 마스킹할 객체의 좌표정보를 포함해 영상데이터을 전달하는 영상 생성부;와 입력된 영상데이터에 대해 배경모델링단계, 특징추출단계, 객체검출단계를 수행하여 객체의 외곽선을 도출하고, 입력된 영상에 대하여 상기 좌표정보에 기초하여 상기 좌표정보가 위치하는 상기 객체의 외곽선을 경계로 개인정보 보호를 위한 마스킹을 수행하는 재생부를 포함하고,
상기 재생부는 입력된 영상데이터로부터 마스킹영역의 상기 좌표정보를 받고 원본영상을 추출한후 원본영상을 대상으로 영상 생성부와 동일한 객체 검출 과정을 거쳐 객체들을 검출한 후 상기 좌표정보와 비교하여 검출한 객체의 영역정보내에 상기 좌표정보의 좌표가 포함되는 경우 해당 객체의 외곽선을 경계로 개인정보 보호를 위한 마스킹을 수행하고,
상기 재생부는 상기 좌표정보와 영상데이터로부터 새로 검출한 객체 정보들의 포함 여부 비교에 있어 한쪽 끝의 좌표정보 하나만 비교하여 포함여부를 확인하는, H.264, HEVC 영상 표준을 준수하는 CCTV 영상의 개인정보 보호 장치.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180093693A KR101928858B1 (ko) | 2018-08-10 | 2018-08-10 | 객체 외곽선을 경계로 마스킹하는 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020180093693A KR101928858B1 (ko) | 2018-08-10 | 2018-08-10 | 객체 외곽선을 경계로 마스킹하는 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR101928858B1 true KR101928858B1 (ko) | 2018-12-13 |
Family
ID=64671275
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020180093693A KR101928858B1 (ko) | 2018-08-10 | 2018-08-10 | 객체 외곽선을 경계로 마스킹하는 방법 |
Country Status (1)
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| KR (1) | KR101928858B1 (ko) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111510752A (zh) * | 2020-06-18 | 2020-08-07 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 数据传输方法、装置、服务器及存储介质 |
| CN112055229A (zh) * | 2020-08-18 | 2020-12-08 | 泰康保险集团股份有限公司 | 一种视频认证方法及装置 |
| KR20220083433A (ko) * | 2020-12-11 | 2022-06-20 | 한국전자통신연구원 | 외곽선 기반 프라이버시 마스킹 장치, 외곽선 기반 프라이버시 마스킹 복원 장치 및 프라이버시 마스킹 영역 디스크립터 공유 방법 |
| KR102622523B1 (ko) | 2023-07-21 | 2024-01-09 | 주식회사 포딕스시스템 | 동영상 내 객체 자동 마스킹 시스템 및 방법 |
| KR20240077189A (ko) | 2022-11-24 | 2024-05-31 | (주)피플앤드테크놀러지 | 객체 검출 및 분할 모델을 이용한 인공지능기반 마스킹 방법 및 이를 위한 시스템 |
-
2018
- 2018-08-10 KR KR1020180093693A patent/KR101928858B1/ko active IP Right Grant
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| KR20220083433A (ko) * | 2020-12-11 | 2022-06-20 | 한국전자통신연구원 | 외곽선 기반 프라이버시 마스킹 장치, 외곽선 기반 프라이버시 마스킹 복원 장치 및 프라이버시 마스킹 영역 디스크립터 공유 방법 |
| KR102629732B1 (ko) * | 2020-12-11 | 2024-01-29 | 한국전자통신연구원 | 외곽선 기반 프라이버시 마스킹 장치, 외곽선 기반 프라이버시 마스킹 복원 장치 및 프라이버시 마스킹 영역 디스크립터 공유 방법 |
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| KR102622523B1 (ko) | 2023-07-21 | 2024-01-09 | 주식회사 포딕스시스템 | 동영상 내 객체 자동 마스킹 시스템 및 방법 |
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