KR20200042979A - 영상정보기기에서의 개인정보의 비식별화 방법 및 시스템 - Google Patents

영상정보기기에서의 개인정보의 비식별화 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

실시간 카메라나 영상 저장장치에서 활용 가능하고, 네트워크상 또는 인코더 및 디코더가 갖춰진 시스템에서 적용 가능하며, 압축영상에서의 처리가 분명한 개인정보 비식별화 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 개인정보 비식별화 방법은 인코딩된 영상을 디코딩하는 단계; 디코딩된 영상에서 개인정보를 비식별화 처리하는 단계; 비식별화 처리된 영상을 인코딩하는 단계;를 포함한다.
이에 의해, 실시간 카메라나 영상 저장장치에서 활용 가능하고, 네트워크상 또는 인코더 및 디코더가 갖춰진 시스템에서 적용 가능하고, 비식별화 과정에서 발생하는 비식별화 정보를 정확히 추출하고, 압축영상에서의 처리가 분명해져, 비실명화 성능을 높일 수 있게 된다.

Description

영상정보기기에서의 개인정보의 비식별화 방법 및 시스템{Method and System for Non-Identification of Personal Information in Imaging Device}
본 발명은 영상처리 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 영상정보기기에서 얼굴정보, 의상정보 등 개인을 특정할 수 있는 특징 정보를 제거하여 비식별화하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
기존의 비식별화 방법은 데이터베이스로부터 개인정보를 지시하는 원시 데이터가 기록된 레코드들을 포함하는 원시 테이블을 획득하여 원시 데이터를 일반화하는 방식으로 비식별화를 진행하는 일반화된 방법을 적용한다.
특히, 영상 데이터의 경우 단순히 얼굴 검출 단계 및 왜곡 이미지로의 변형 단계를 수생하는 deep belief network로 구성되어 있다.
이 방법의 경우 영상기기에서 비식별화 모듈의 필요에 의하여 가동 여부가 불분명하며 검출 영역의 처리 방법의 선택이 불가능하고 코덱과의 연동이 되지 않아 압축영상에서의 처리가 불분명하다는 문제가 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 실시간 카메라나 영상 저장장치에서 활용 가능하고, 네트워크상 또는 인코더 및 디코더가 갖춰진 시스템에서 적용 가능하며, 압축영상에서의 처리가 분명한 개인정보 비식별화 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 개인정보 비식별화 방법은 인코딩된 영상을 디코딩하는 단계; 디코딩된 영상에서 개인정보를 비식별화 처리하는 단계; 비식별화 처리된 영상을 인코딩하는 단계;를 포함한다.
비식별화 처리 단계는, 비식별화 처리할 영역을 검출하는 단계;를 포함할 수 있다.
영역 검출 단계는, 딥러닝 기법을 이용하여, 비식별화 처리할 영역을 검출하는 것일 수 있다.
비식별화 처리할 영역은, 비식별화 처리할 객체를 포함하는 영역일 수 있다.
비식별화 처리 단계는, 비식별화 처리할 영역에서 비식별화 처리할 객체를 파싱하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
비식별화 처리할 영역의 형상은, 사각형 형상이고, 비식별화 처리할 객체의 형상은, 다각형 형상일 수 있다.
본 발명에 따른 개인정보 비식별화 방법은 파싱된 객체를 모자이크, 치환, 아바타 중 하나의 기법으로 처리하는 단계;를 더 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 개인정보 비식별화 시스템은 인코딩된 영상을 디코딩하는 디코더; 디코딩된 영상에서 개인정보를 비식별화 처리하는 비식별화기; 비식별화 처리된 영상을 인코딩하는 인코더;를 포함한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 실시간 카메라나 영상 저장장치에서 활용 가능하고, 네트워크상 또는 인코더 및 디코더가 갖춰진 시스템에서 적용 가능하다.
또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 비식별화 과정에서 발생하는 비식별화 정보를 정확히 추출하고, 압축영상에서의 처리가 분명해져, 비실명화 성능을 높일 수 있게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상정보기기에서의 개인정보 비식별화 시스템의 블럭도,
도 2는, 도 1에 도시된 비식별화기의 상세 블럭도, 그리고,
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상정보기기에서의 개인정보 비식별화 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.
기존 영상 비식별화 방법에 있어, 단순히 영상에서 얼굴정보를 검출하고 모자이크 등으로 비식별화 하는 방법은 시스템에 있어 적용하는데 있어 대상의 한계가 있다.
이를 극복하기 위하여, 본 발명의 실시예에서는 디코더 및 인코더를 포함한 비식별화 시스템을 제시한다.
본 발명의 실시예에 따른 개인정보 비식별화 시스템은, 영상정보기기에서 얼굴정보, 의상정보 등 개인을 특정할 수 있는 특징정보를 제거하여 비식별화를 수행함에 있어, 네트워크상에서 전송되는 압축 이미지 및 동영상의 비식별화 처리를 수행하고, 인코더와 디코더를 내장하여 실시간 처리가 가능하며, 부가 메타데이터의 추출 및 전송이 가능하다.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 개인정보 비식별화 시스템은, 객체 파싱 기법을 통해 정확하게 비식별화할 영역을 도출하고, 도출된 정확한 영역에 대해 비식별화 기법을 적용한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상정보기기에서의 개인정보 비식별화 시스템의 블럭도이다. 본 발명의 실시예에 따른 개인정보 비식별화 시스템은, 도 1에 도시된 바와 같이, 디코더(110), 비식별화기(120) 및 인코더(130)를 포함하여 구성된다.
디코더(110)는 네트워크를 통해 또는 연결된 외부 영상기기로부터 수신되는 인코딩된 영상을 디코딩하여 압축을 해제한다.
비식별화기(120)는 디코더(110)에서 디코딩된 영상에서 개인정보를 비식별화 처리한다. 비식별화기(120)의 상세 구조에 대해서는 도 2를 참조하여 자세히 후술한다.
인코더(130)는 비식별화기(120)에서 비식별화 처리된 영상을 인코딩하고, 영상 저장장치 등으로 전송한다.
비식별화기(120)에 대해, 이하에서 도 2를 참조하여 상세히 설명한다. 도 2는 도 1에 도시된 비식별화기(120)의 상세 블럭도이다.
비식별화기(120)는 도 2에 도시된 바와 같이, 영역 검출기(121), 객체 파싱기(122) 및 비식별화 처리기(123)를 포함하여 구성된다.
영역 검출기(121)는 비식별화 처리할 영역을 검출하기 위한 모듈이다. 영역 검출기(121)에 의해 검출되는 영역은 비식별화 처리할 객체를 포함하는 영역으로, 사각형 형상이다.
즉, 영역 검출기(121)에 의해 검출되는 비식별화 처리할 영역은, 비식별화 처리할 실제 객체를 포함하는 넓은 영역이다.
영역 검출기(121)는 딥러닝 기법을 이용하여, 비식별화 처리할 영역을 검출할 수 있는데, 그 밖의 다른 기법을 이용하여 영역을 검출하는 것을 배제하지 않는다.
객체 파싱기(122)는 영역 검출기(121)에 의해 검출된 영역에서 비식별화 처리할 객체를 파싱(parsing) 한다. 영역 검출기(121)에 의해 검출되는 영역이 사각형 형상임에 반해, 객체 파싱기(122)에 의해 파싱되는 객체의 형상은 다각형 형상이다.
객체 파싱은 객체의 종류에 따라 각기 다른 파싱 기법을 적용할 수 있다. 이를 테면, 사람의 경우 Human parsing 기법을 적용하여, 검출된 사각형 영역에서 실제 유효 영역만을 도출한다.
비식별화 처리기(123)는 객체 파싱기(122)에 의해 파싱된 객체를 모자이크, 치환, 아바타, 애니메이션 중 하나의 기법으로 처리한다. 처리시, 비식별화 영역에 대한 처리는 최소화한다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상정보기기에서의 개인정보 비식별화 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.
개인정보 비식별화를 위해, 도 3에 도시된 바와 같이, 먼저, 디코더(110)는 네트워크를 통해 또는 연결된 외부 영상기기로부터 수신되는 인코딩된 영상을 디코딩한다(S210).
그러면, 비식별화기(120)의 영역 검출기(121)는 비식별화 처리할 영역을 검출한다(S220). S220단계에서 검출되는 영역은 비식별화 처리할 객체를 포함하는 사각형 형상이다.
다음, 비식별화기(120)의 객체 파싱기(122)는 S220단계에 의해 검출된 영역에서 비식별화 처리할 객체를 파싱 한다(S230). S230단계에서 파싱되는 객체의 형상은 다각형 형상이다.
그러면, 비식별화기(120)의 비식별화 처리기(123)는 S230단계에서 파싱된 객체를 모자이크, 치환, 아바타, 애니메이션 중 하나의 기법으로 비식별화 처리한다(S240).
이후, 인코더(130)는 S240단계에서 비식별화 처리된 영상을 인코딩하고, 영상 저장장치 등으로 전송한다(S250).
지금까지, 영상정보기기에서의 개인정보의 비식별화 방법 및 시스템에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.
위 실시예에서는, 이미지 및 동영상을 포함한 영상장비의 활용시에 개인정보의 의도치 않은 유출을 막기 위하여, 비식별화 과정에서 발생하는 비식별화 정보를 정확히 추출하고 이를 실제 시스템에 적용하기 위한 방법을 제시하였다.
또한, 본 발명의 실시예에서는, 정확한 영역을 도출하여 비실명화 성능을 높였다.
특히, 본 발명의 실시예에서는, 실시간 카메라나 영상 저장장치에서 직적 활용 가능한 시스템으로, 네트워크상 또는 인코더 및 디코더가 갖춰진 시스템에서 적용 가능하다.
한편, 본 실시예에 따른 장치와 방법의 기능을 수행하게 하는 컴퓨터 프로그램을 수록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에도 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 기술적 사상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 형태로 구현될 수도 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터에 의해 읽을 수 있고 데이터를 저장할 수 있는 어떤 데이터 저장 장치이더라도 가능하다. 예를 들어, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광디스크, 하드 디스크 드라이브, 등이 될 수 있음은 물론이다. 또한, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 코드 또는 프로그램은 컴퓨터간에 연결된 네트워크를 통해 전송될 수도 있다.
또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어져서는 안될 것이다.
110 : 디코더
120 : 비식별화기
121 : 영역 검출기
122 : 객체 파싱기
123 : 비식별화 처리기
130 : 인코더

Claims (8)

  1. 인코딩된 영상을 디코딩하는 단계;
    디코딩된 영상에서 개인정보를 비식별화 처리하는 단계;
    비식별화 처리된 영상을 인코딩하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 방법.
  2. 청구항 1에 있어서,
    비식별화 처리 단계는,
    비식별화 처리할 영역을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 방법.
  3. 청구항 2에 있어서,
    영역 검출 단계는,
    딥러닝 기법을 이용하여, 비식별화 처리할 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 방법.
  4. 청구항 2에 있어서,
    비식별화 처리할 영역은,
    비식별화 처리할 객체를 포함하는 영역인 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 방법.
  5. 청구항 4에 있어서,
    비식별화 처리 단계는,
    비식별화 처리할 영역에서 비식별화 처리할 객체를 파싱하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 방법.
  6. 청구항 5에 있어서,
    비식별화 처리할 영역의 형상은,
    사각형 형상이고,
    비식별화 처리할 객체의 형상은,
    다각형 형상인 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 방법.
  7. 청구항 5에 있어서,
    파싱된 객체를 모자이크, 치환, 아바타 중 하나의 기법으로 처리하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 방법.
  8. 인코딩된 영상을 디코딩하는 디코더;
    디코딩된 영상에서 개인정보를 비식별화 처리하는 비식별화기;
    비식별화 처리된 영상을 인코딩하는 인코더;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 시스템.
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