KR101572995B1 - 이미지 내의 자동 얼굴 검출 및 식별 마스킹, 및 그 응용 - Google Patents

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Abstract

이미지 내의 얼굴 영역들에 대응하는 식별들을 모호하게 하기 위한 식별 마스킹 방법 및 시스템이 개시된다. 얼굴 검출기를 적용하여 이미지 내의 한 세트의 가능한 얼굴 영역들을 검출한다. 이어서, 식별 마스커를 이용하여, 식별 마스킹 기술들에 의해 검출된 얼굴 영역들을 처리하여, 영역들에 대응하는 식별들을 모호하게 한다. 예컨대, 모션 블러 알고리즘에 의해, 검출된 얼굴 영역이 움직이고 있는 것처럼 블러링될 수 있으며, 따라서 블러링된 영역은 본래의 식별로서 인식되지 못한다. 또는, 얼굴 대체 알고리즘에 의해, 검출된 얼굴 영역을 대체 얼굴 이미지로 대체하여 대응하는 식별을 모호하게 할 수 있다.

Description

이미지 내의 자동 얼굴 검출 및 식별 마스킹, 및 그 응용{AUTOMATIC FACE DETECTION AND IDENTITY MASKING IN IMAGES, AND APPLICATIONS THEREOF}
본 발명은 이미지 처리에 관한 것으로서, 구체적으로는 이미지 내의 얼굴 영역들을 자동으로 검출하고 처리함에 의한 식별 마스킹 및 그 응용에 관한 것이다.
최근의 컴퓨터 네트워킹 및 처리의 진보는 이미지들이 쉽게 액세스될 수 있게 한다. 그러나, 이미지들, 특히 사람의 얼굴들을 포함하는 이미지들의 공개적인 액세스는 프라이버시에 관한 문제를 일으킨다. 이미지 속에 나타나는 사람들의 식별을 모호하게 하도록 그들의 얼굴을 인식 불가능하게 함으로써 그들의 프라이버시를 보호하기 위한 이전의 몇몇 노력들이 존재해왔다. 이미지 속의 얼굴을 불명확하게 하기 위해서는, 먼저 얼굴을 포함하는 영역이 식별되어야 한다. 많은 수의 이미지를 처리할 때, 자동 얼굴 검출 기술들이 얼굴 영역들을 식별하는 데 도움이 될 수 있다. 그러나, 자동 얼굴 검출 기술들의 정확성이 문제를 유발한다. 검출된 영역들이 얼굴들에 대응하지 않는 거짓 양성들이 존재할 수 있다. 검출되지 않는 얼굴들을 포함하는 영역들도 존재할 수 있다. 게다가, 얼굴을 모호하게 하기 위해, 이미지 내의 검출된 얼굴 영역은 일반적으로 짙은 색을 갖는 대체 형상 또는 모자이크들로 대체된다. 이미지 내에 얼굴들이 나타나는 개인들에 대한 식별들이 불명확하게 되지만, 그러한 방법들에서 사용되는 다른 형상들로 얼굴들을 대체함으로써 이미지 외관은 악영향을 받는다.
본 발명은 이미지 내의 얼굴 영역들을 자동으로 검출하고 처리함에 의한 식별 마스킹 및 그 응용에 관한 것이다. 일 실시예에서는, 얼굴 검출기가 이미지 내에서 한 세트의 가능한 얼굴 영역들을 검출하고, 식별 마스커가 식별 마스킹 알고리즘을 이용하여, 검출된 얼굴 영역들을 처리하여, 검출된 얼굴 영역들 내의 식별 특징들을 불명료하게 한다. 일 실시예에서, 식별 마스커는 모션 블러(motion blur) 알고리즘을 이용하여, 검출된 얼굴 영역을 블러링하며, 따라서 블러링된 얼굴 영역은 움직이고 있는 것처럼 보이며, 대응하는 식별은 인식되지 못한다. 다른 실시예에서, 식별 마스커는 얼굴 대체 알고리즘을 이용하여, 검출된 얼굴 영역을 대체 얼굴 이미지로 대체하며, 따라서 대응하는 식별은 불명료해진다. 또 다른 실시예에서, 식별 마스커는 모션 블러 알고리즘을 이용하여, 일부 검출된 얼굴 영역들을 블러링하고, 얼굴 대체 알고리즘을 이용하여, 다른 검출된 얼굴 영역들을 대체하여 대응하는 식별들을 불명료하게 한다.
일 실시예에서, 이미지 내의 식별들이 모호해지는 것을 보장하기 위하여, 얼굴 검출기의 감도를 조정하여, 얼굴에 대응할 수 있는 가능한 영역들을 검출할 수 있다. 이어서, 사전 정의된 검증 분석을 이용하여, 거짓 양성들, 즉 이미지 내의 사람 얼굴들에 대응하지 않는 특징들을 제거한다. 일 실시예에서, 피부색 분석을 수행하여, 얼굴 검출기에 의해 검출된 거짓 양성들을 제거한다. 대안으로, 그러한 검증 기준들에 기초하는 블러 알고리즘을 이용하여, 잠재적 거짓 양성들을 처리할 수 있다. 일 실시예에서는, 색의 영역이 천연 피부색일 확률에 기초하여 블러 알고리즘이 적용된다. 더 높은 확률은 더 많은 블러링으로 이어진다.
본 발명의 추가 실시예들, 특징들 및 이익들은 물론, 본 발명의 다양한 실시예들의 구조 및 동작도 첨부 도면들을 참조하여 아래에 상세히 설명된다.
본 발명의 실시예들은 첨부 도면들을 참조하여 설명된다. 도면들에서, 동일한 참조 번호들은 동일하거나 기능적으로 유사한 요소들을 지시할 수 있다. 일반적으로, 요소가 처음 나타나는 도면은 대응하는 참조 번호의 가장 좌측 숫자에 의해 지시된다.
도 1은 네트워크를 통해 볼 수 있는 이미지들 상에서 식별 마스킹을 수행하기 위한 예시적인 시스템(100)의 도면.
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따른, 모션 블러를 이용하여 이미지를 식별 마스킹하는 일례를 나타내는 도면.
도 2b는 본 발명의 다른 실시예에 따른, 얼굴 대체를 이용하여 이미지를 식별 마스킹하는 일례를 나타내는 도면.
도 2c는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른, 모션 블러 및 얼굴 대체 양자를 이용하여 이미지를 식별 마스킹하는 일례를 나타내는 도면.
도 3a는 얼굴 영역을 모션 블러링하는 일례를 나타내는 도면.
도 3b는 얼굴 이미지 데이터베이스로부터의 매칭 이미지에 기초하여 생성된 얼굴 이미지를 이용하여 얼굴 영역을 대체하는 일례를 나타내는 도면.
도 4는 이미지를 식별 마스킹하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도.
도 5는 모션 블러에 의해 얼굴 영역을 식별 마스킹하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도.
도 6은 얼굴 대체에 의해 얼굴 영역을 식별 마스킹하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도.
도 7은 가능한 얼굴 영역들을 검출하도록 조정된 얼굴 검출 알고리즘의 감도를 이용하여, 이어서 검증 프로세스를 이용하여, 이미지 내의 얼굴 영역들을 검출하기 위한 예시적인 프로세스의 흐름도.
도 8은 얼굴 검출기에 의해 검출된 거짓 양성들을 제거하기 위한 피부색 분석에 기초하는 얼굴 블러링의 여러 예의 표.
본 발명은 이미지 내의 얼굴 영역들을 자동으로 검출하고 처리함에 의한 식별 마스킹 및 그 응용에 관한 것이다. 본 명세서의 발명의 상세한 설명에서, "일 실시예", "실시예", "예시적인 구현" 등에 대한 참조들은, 설명되는 실시예가 특정 특징, 구조 또는 특성을 포함할 수 있지만, 모든 실시예가 그러한 특정 특징, 구조 또는 특성을 반드시 포함하는 것을 아닐 수 있다는 것을 지시한다. 더욱이, 그러한 문구들은 반드시 동일 실시예를 참조하는 것은 아니다. 또한, 특정 특징, 구조 또는 특성이 일 실시예와 관련하여 설명될 때, 명시적으로 설명되어 있는지에 관계없이, 그러한 특징, 구조 또는 특성을 다른 실시예들과 관련하여 실시하는 것은 이 분야의 기술자의 지식 내에 있다는 점을 진술한다.
이미지 내에 얼굴들이 나타나는 개인들의 프라이버시를 보호하기 위하여, 다른 사람들이 이미지를 볼 수 있기 전에 식별 마스킹을 수행하여 이미지를 처리한다. 본 발명의 일 실시예에서는, 얼굴 검출 알고리즘을 적용하여, 얼굴들을 포함할 수 있는 이미지 내의 영역들을 검출하고, 이어서 식별 마스킹 알고리즘을 선택하여, 검출된 영역들 내의 얼굴들을 처리하여, 대응하는 식별들을 불명확하게 한다. 식별 마스킹 후에, 처리된 이미지는 이미지 데이터베이스에 저장될 수 있으며, 다른 관찰자들에 의해 액세스될 준비가 된다.
이미지의 레이아웃 및 전체 외관을 보존하기 위하여, 모션 블러 알고리즘 및 얼굴 대체 알고리즘과 같은 기술들이 식별 마스킹을 위해 선호된다. 모션 블러 알고리즘은 검출된 얼굴이 움직이고 있는 동안에 찍힌 것처럼 보이게 할 수 있지만, 그의 식별은 모호해진다. 얼굴 대체 알고리즘은 검출된 얼굴을 소정의 다른 얼굴 이미지로 대체하여, 그의 식별을 모호하게 할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 식별 마스킹을 위한 예시적인 시스템(100)을 나타낸다. 시스템(100)은 처리되지 않은 이미지들(또는 원시(raw) 이미지들)의 이미지 데이터베이스인 원시 이미지 데이터베이스(102)를 포함한다. 원시 이미지 데이터베이스(102)는 얼굴 검출기(112) 및 식별 마스커(114)를 포함하는 처리 파이프라인 서버(110)에 접속된다. 처리 파이프라인 서버(110)는 얼굴 검출기(112)를 이용하여 이미지 내의 얼굴들을 검출하고, 식별 마스커(114)를 이용하여 대응하는 식별들을 모호하게 한다. 시스템(100)은 처리된 이미지들을 저장하기 위한 이미지 데이터베이스와 같은 하나 이상의 이미지 저장 컴포넌트를 더 포함한다. 그러한 데이터베이스는 이미지 서버(130)에 의해 액세스될 수 있는 처리된 이미지 데이터베이스(120)로서 도시된다. 이미지 서버(130)는 이미지 관찰자들에 의해 액세스될 수 있다. 도시된 실시예에서, 액세스는 네트워크(140)를 통해 제공될 수 있다. 이미지 서버(130)를 통해 처리된 이미지들에 액세스하기 위하여 이미지 브라우저(150)가 네트워크(140)에 접속된다. 식별 마스커(114)는 상이한 식별 마스킹 알고리즘들을 이용하는 한 세트의 식별 마스킹 도구들을 포함한다. 이러한 도구들은 검출된 얼굴을 대체 얼굴 이미지로 대체하기 위한 얼굴 대체 알고리즘들을 구현하는 얼굴 대체기(116)를 포함한다. 또 하나의 도구는 얼굴 검출기(112)에 의해 검출된 얼굴을 움직이고 있는 동안에 찍힌 것처럼 블러링하기 위한 모션 블러 알고리즘들을 구현하는 모션 블러러(118)이다.
본 발명의 대안 실시예들 또는 응용들에서는, 원시 이미지들의 다른 소스들이 원시 이미지 데이터베이스 대신에 사용될 수 있다는 점에 유의한다. 예를 들어, 사용자에 의해 특정 원시 이미지가 직접 제공될 수 있다. 원시 이미지들은 비디오로부터 취해질 수도 있다.
더욱이, 서버(110) 및 그 안에 도시된 로직은 소프트웨어, 하드웨어 또는 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 서버(110)는 예를 들어 하나 이상의 주문형 또는 범용 컴퓨터 상에 구현될 수 있으며, 얼굴 검출기(112), 식별 마스커(114), 얼굴 대체기(116) 및 모션 블러러(118)는 소프트웨어로서 구현된다.
네트워크(140)는 데이터 통신들을 운반할 수 있는 임의의 네트워크 또는 네트워크들의 조합일 수 있으며, 본 명세서에서 컴퓨터 네트워크로서 참조될 수 있다. 그러한 네트워크는 근거리 네트워크, 중거리 네트워크 및/또는 인터넷과 같은 광역 네트워크를 포함할 수 있지만, 이에 한정되지 않는다. 네트워크(140)는 월드 와이드 웹 프로토콜들 및/또는 서비스들을 포함하지만 이에 한정되지 않는 프로토콜들 및 기술을 지원할 수 있다. 특정 응용 또는 환경에 따라, 중간 웹 서버들, 게이트웨이들 또는 다른 서버들(도시되지 않음)이 시스템(100)의 컴포넌트들 사이에 제공될 수 있다.
원시 이미지 내의 얼굴을 모호하게 하기 위하여, 얼굴을 포함하는 영역이 먼저 검출되는 것이 필요하다. 이것은 얼굴 검출 알고리즘에 의해 행해질 수 있다. 식별 마스킹의 목적은 이미지 내에 얼굴들이 나타난 개인들의 식별들을 모호하게 하는 것이므로, 얼굴 검출 알고리즘은 이미지 내에서 가능한 얼굴 영역들을 식별하는 것이 필요하다.
본 발명의 일 실시예에서, 도 1의 처리 파이프라인 서버(110)는 원시 이미지 데이터베이스(102)로부터 원시 이미지를 취득한다. 처리 파이프라인 서버(110)는 얼굴 검출기(112)를 이용하여 원시 이미지 내의 얼굴들에 대응하는 영역들(또는 얼굴 영역들)을 검출한다. 본 발명의 일 실시예에서, 얼굴 검출기(112)의 감도는 가능한 한 많은 얼굴 영역을 검출하도록 조정된다. 최초로 검출된 얼굴 영역들은 얼굴들을 포함하는 진정한 히트들 및 얼굴들에 실제로 대응하지 않는 거짓 양성들을 포함할 수 있다. 거짓 양성들의 모호 효과들을 제한하기 위해, 얼굴 검출기(112)는 검증 기준들을 이용하여, 검출된 영역들을 검증하고, 거짓 양성들을 제거할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서는, 피부색 분석을 이용하여, 검출된 영역이 천연 피부색을 갖는지를 검증한다. 얼굴들로서 잘못 검출된 영역들은 거짓 양성들로서 간주된다. 처리 파이프라인 서버(110)는 또한, 식별 마스커(114)에게 식별 마스킹 알고리즘들을 이용하여, 검증 기준들에 기초하여 잠재적인 거짓 양성들을 처리하도록 요청할 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서는, 그러한 검증 기준들에 기초하는 블러 알고리즘을 이용하여, 잠재적 거짓 양성들을 처리할 수 있다. 블러 알고리즘은 색의 영역이 천연 피부색일 확률에 기초하여 적용된다. 더 높은 확률은 더 많은 블러링으로 이어진다.
일부 이미지들은 프라이버시 문제가 없는 이미지들을 포함할 수 있으므로, 그러한 내용물들을 갖는 검출된 영역들은 식별 마스킹을 필요로 하지 않을 수 있다. 일 실시예에서, 얼굴 검출기(112)는 이미지 데이터베이스를 검색하여, 검출된 영역이 그러한 이미지에 매칭되는지를 검증할 수 있다. 검출된 영역이 데이터베이스 내에 매치를 갖는 경우, 이 영역은 식별 마스킹되지 않는 것으로 표시되고, 식별 마스킹 처리되지 않는다.
얼굴 영역들이 검출되면, 식별 마스킹 알고리즘을 적용하여 얼굴 영역들이 인식되지 못하게 할 수 있으며, 따라서 대응하는 식별들은 모호해진다. 본 발명의 다양한 실시예에서는, 이미지 내의 검출된 얼굴 영역들의 식별들을 모호하게 하는 여러 방법이 존재한다. 얼굴 영역들 내의 얼굴들이 블러링되고, 프라이버시 문제가 없는 대체 얼굴 이미지들로 대체되는 것 등이 행해질 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 얼굴 검출기(112)가 원시 이미지 내에서 한 세트의 얼굴 영역들을 검출한 후에, 처리 파이프라인 서버(110)는 식별 마스커(114)를 호출하여, 검출된 얼굴 영역들에 대응하는 식별들을 모호하게 한다. 본 발명의 일 실시예에서, 식별 마스커(114)는 모션 블러러(118)를 이용하여, 검출된 얼굴 영역이 움직이고 있는 것처럼 보이게 한다. 본 발명의 다른 실시예에서, 식별 마스커(114)는 얼굴 대체기(116)를 이용하여, 검출된 얼굴 영역을 대체 얼굴 이미지로 대체한다. 대안 실시예에서는, 모션 블러러(118) 및 얼굴 대체기(116) 양자가 식별 마스커(114)에 의해 사용된다.
예를 들어, 본 발명의 일 실시예에서, 도 2a에 도시된 바와 같이, 이미지(200)는 2개의 얼굴을 포함하는 원시 이미지이다. 프로세스 210에서, 얼굴 검출기(112)는 이미지(200)를 입력으로서 취하고, 2개의 각각의 얼굴을 포함하는 2개의 영역을 검출하고, 2개의 검출된 얼굴 영역, 즉 영역 222 및 영역 224에 대한 정보를 출력한다. 도시된 실시예에서, 식별 마스커(114)는 프로세스 230에서 검출된 얼굴 영역들을 모션 블러링하기로 결정한다. 영역(222) 및 영역(224)은 프로세스 230에서 모션 블러 알고리즘을 이용하여 영역(242) 및 영역(244)으로 변경된다. 영역들(242, 244)을 포함하는 블러링된 얼굴 영역들(240)은 처리된 이미지(250)로 출력된다.
본 발명의 다른 실시예에서, 식별 마스커(114)는 도 2b에 도시된 바와 같이 검출된 얼굴 영역들을 대체 얼굴 이미지들로 대체한다. 영역(242) 및 영역(244)은 프로세스 230에서 얼굴 대체 알고리즘을 이용하여 영역들(262, 264)로 대체된다. 영역들(262, 264)을 포함하는 대체된 얼굴 영역들(260)은 처리된 이미지(270)로 출력된다.
식별 마스커는 또한 상이한 식별 마스킹 알고리즘들을 이용하여, 상이한 검출된 얼굴 영역들을 각각 처리할 수 있다. 예를 들어, 도 2c에 도시된 바와 같이, 영역(222)을 모션 블러링하여 영역(282)을 생성하며, 영역(224)은 영역(284)으로 대체된다. 식별 마스킹된 얼굴 영역들(280)은 처리된 이미지(290)를 생성하도록 출력된다. 대안으로, 식별 마스커는 동일한 검출된 얼굴 영역들에 둘 이상의 상이한 식별 마스킹 알고리즘을 적용하여 그들의 식별들을 마스킹할 수 있다.
도면들은 예시적인 목적들을 위한 것이라는 점에 유의한다. 검출된 얼굴 영역들은 도면들에 도시된 바와 같은 직사각형 또는 정사각형 등의 규칙적 형상을 가질 필요는 없다.
모션 블러러(118)는 모션 블러 알고리즘을 이용하여, 이미지 내의 원래의 얼굴 영역이 움직이고 있거나 초점을 벗어난 상태에서 얼굴이 찍힌 것처럼 보이게 할 수 있다. 도 3a는 모션 블러의 예를 도시한다. 원래의 검출된 얼굴 영역(310)은 프로세스 320에서 모션 블러 알고리즘을 이용하여 모션 블러러(118)에 의해 처리된다. 출력은 모션 블러링된 얼굴 영역(330)이다.
얼굴의 식별을 모호하게 하는 또 하나의 가능한 방법은 얼굴을 대체 얼굴 이미지로 대체하는 것이다. 대체 얼굴 이미지는 프라이버시 문제가 없는 얼굴 이미지 또는 원래의 얼굴과 다른 생성된 얼굴일 수 있다. 얼굴을 생성하는 데 이용 가능한 많은 기술이 존재한다. 예컨대, 일 실시예에서는, 이미지 내의 조명에 매칭될 수 있는 3D 컴퓨터 그래픽 모델로부터 얼굴이 생성될 수 있다. 그러한 생성된 얼굴들을 이용한 얼굴 대체는 다른 대체 방법들보다 더 자연스런 이미지 외관을 제공할 수 있다.
도 3b는 검출된 얼굴 영역을 얼굴 데이터베이스로부터 선택되는 대체 얼굴 이미지로 대체하는 하나의 방법을 나타낸다. 먼저, 얼굴 이미지 데이터베이스(350)를 탐색함으로써, 검출된 얼굴 영역(340)의 프로파일에 기초하여 대체 얼굴 이미지가 선택된다. 이 프로파일은 배향, 얼굴 특징들(예컨대, 크기, 눈, 코, 입 등), 또는 얼굴의 심도와 같은 삼차원 정보도 포함할 수 있다. 이미지의 이웃 영역들에 영향을 미치지 않고, 검출된 얼굴을 대체하기 위하여, 대체 얼굴 이미지는 검출된 얼굴과 유사한 배향 및 크기를 가져야 한다. 이것은 또한 얼굴 특징들의 유사한 위치들을 가질 수 있다. 이어서, 검출된 얼굴 영역(340)은 대체 얼굴 이미지(360)로 대체된다. 대안 실시예에서, 대체 얼굴 이미지는 선택된 얼굴 이미지와 검출된 얼굴 영역을 혼합함으로써 생성될 수 있다. 생성된 얼굴 이미지는 본래의 검출된 얼굴 영역과 다르므로, 검출된 얼굴 영역(340)의 식별은 모호해진다.
청구 발명은 이러한 두 가지 타입의 식별 마스킹 알고리즘으로 한정되지 않는다는 점에 유의한다. 식별 마스킹을 위한 다른 알고리즘들로 이용될 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 식별 마스킹을 위한 예시적인 프로세스(400)의 흐름도이다. 단계 410에서, 원시 이미지 데이터베이스로부터 원시 이미지가 선택된다. 원시 이미지 데이터베이스는 이미지들을 저장하기 위한 임의의 저장 수단일 수 있다. 예를 들어, 이것은 도 1의 원시 이미지 데이터베이스(102)일 수 있다. 대안 실시예들에서, 원시 이미지는 비디오 등과 같은 다른 소스들로부터 제공될 수 있다. 단계 420에서, 얼굴 검출기(예컨대, 얼굴 검출기(112))를 이용하여, 얼굴 검출 알고리즘을 이용하여, 선택된 원시 이미지 내의 얼굴 영역들을 검출한다. 검출된 얼굴 영역들은 대응 식별들을 모호하게 하도록 처리될 것이다. 단계 430에서, 검출된 얼굴 영역이 선택된다. 선택된 얼굴 영역의 식별을 모호하게 하기 위하여, 단계 440에서 식별 마스킹 알고리즘이 선택된다. 단계 452에서 식별을 모호하게 하기 위해 모션 블러 알고리즘이 적용될 수 있거나, 단계 454에서 얼굴 대체 알고리즘이 적용될 수 있다. 대안 실시예에서는, 선택 단계(440)가 존재하지 않으며, 하나 이상의 고정된 마스킹 알고리즘이 매번 사용된다.
다른 식별 마스킹 알고리즘들도 이용될 수 있다. 예컨대, 본 발명의 일 실시예에서, 피부색에 기초하는 블러 알고리즘이 식별을 모호하게 하기 위해 선택될 수 있다. 선택된 얼굴 영역 내의 각각의 픽셀은 그가 천연의 피부색을 가질 확률에 비례하여 블러링된다. 따라서, 선택된 영역이 색에 기초하여 사람 얼굴에 대응할 낮은 확률을 갖는 경우, 그 영역에 수행되는 블러링 효과는 거의 없다.
선택된 식별 마스킹 알고리즘이 선택된 영역의 식별을 모호하게 한 후에, 단계 460에서 처리 파이프라인 서버(110)는 모든 검출된 얼굴 영역들이 처리되었는지를 결정할 것이다. 처리되지 않은 검출된 얼굴 영역이 존재하는 경우, 루틴은 단계 430으로 복귀하여, 다음 검출된 얼굴 영역을 선택한다. 이와 달리, 선택된 원시 이미지 내의 모든 검출된 얼굴 영역들이 처리된 경우, 단계 470에서, 처리된 이미지가 처리된 이미지 데이터베이스(120)로 출력될 것이다.
도시된 실시예에서, 선택된 영역은 하나의 식별 마스킹 알고리즘에 의해 처리된다는 점에 유의한다. 대안 실시예들에서는, 전술한 선택된 영역에 하나 이상의 식별 마스킹 알고리즘을 적용하여 대응 식별을 마스킹할 수 있다.
또한, 도시된 실시예에서, 선택된 얼굴 영역들은 직렬로 처리된다는 점에 유의한다. 대안으로서, 선택된 얼굴 영역들은 병렬로 처리될 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 모션 블러를 이용하는 식별 마스킹의 예시적인 프로세스(452)의 흐름도이다. 검출된 얼굴 영역이 선택되고, 모션 블러링이 선택되면, 선택된 얼굴 영역의 식별을 모호하게 하기 위해 특정 모션 블러 알고리즘이 선택되는 것이 필요하다.
선택된 얼굴 영역을 모호하게 하기 위해 선적분 컨볼루션 모션 블러, 표준 맵 함수에 기초하는 모션 블러, 얼굴 방향에 기초하는 모션 블러 등과 같은 여러 모션 블러 알고리즘이 이용될 수 있다. 대안 실시예들에서는, 다른 블러 알고리즘들이 사용될 수 있다. 다른 실시예들에서는, 둘 이상의 블러 알고리즘이 선택된 얼굴 영역에 적용될 수 있다.
예를 들어, 선적분 컨볼루션(LIC) 모션 블러가 단계 520에서 선택되는 경우, 단계 522에서 모션 블러 효과를 위해 선적분 컨볼루션 모션 블러가 선택된 얼굴 영역에 적용된다. LIC는 이미지의 벡터 필드를 시각화하기 위한 것으로서 이 분야에 공지되어 있다. 이것은 표시될 벡터 필드의 함수로서 이미지를 선택적으로 블러링하는 것을 포함할 수 있다. 일 실시예에서는, 얼굴 영역을 모션 블러링하기 위해, 얼굴 영역과 관련된 벡터 필드를 생성하여, 블러 내의 각각의 픽셀에 대한 모션의 방향 및 범위를 표현한다. 벡터 필드의 모션의 방향 및 범위를 변경함으로써, 얼굴 영역은 상이한 방향들에서 상이한 블러 양들로 모션 블러링될 수 있다.
단계 530에서 표준 맵 함수에 기초하는 블러링이 선택되는 경우, 단계 532에서 표준 맵 함수 알고리즘이 적용된다. 표준 맵 함수는 선택된 얼굴과 정렬될 때의 삼차원 심도의 평균 추정으로서 이 분야에 또한 공지되어 있다. 이어서, 선택된 얼굴 영역은 얼굴 심도에 따라 모션 블러링될 수 있다.
단계 540에서 얼굴 방향에 기초하는 블러링이 선택되는 경우, 단계 542에서 선택된 얼굴 영역의 방향이 먼저 계산되어야 한다. 이미지 내의 얼굴의 방향은 대응하는 개인이 어느 곳을 향하고 있는지와 관련된다. 예컨대, 개인은 카메라를 직접, 즉 정면을 향할 수 있다. 또는, 개인은 카메라의 좌측 또는 우측을 향할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 선택된 얼굴 영역의 방향은 얼굴 방향 벡터, 이미지 벡터 및 이들 사이의 각도를 포함할 수 있다. 얼굴 방향 벡터는 얼굴의 방향을 나타내는 벡터이다. 이미지 벡터는 이미지와 관련된 벡터이다. 예컨대, 얼굴 방향 벡터는 코의 방향의 벡터일 수 있고, 이미지 벡터는 이미지에 수직인 벡터일 수 있다. 이어서, 단계 544에서, 얼굴 방향에 기초하는 모션 블러 알고리즘이 선택된 얼굴 영역에 적용된다. 본 발명의 일 실시예에서, 블러링은 얼굴 방향 벡터와 이미지 벡터 사이의 각도를 증가/감소시키는 방향으로 회전하는 얼굴의 모션에 대응한다.
본 발명은 전술한 식별 마스킹을 위한 모션 블러 알고리즘들로 한정되지 않는다. 본 발명의 대안 실시예들에서는, 선택시에 다른 모션 블러 또는 이미지 블러 알고리즘들도 적용될 수 있다. 본 발명의 일부 실시예들에서는, 블러 알고리즘들이 얼굴 영역의 상이한 위치들에서 상이한 블러의 범위들을 가지므로, 블러링 프로세스는 비가역적이거나 돌이킬 수 없다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 대체 알고리즘들을 이용하는 식별 마스킹을 위한 예시적인 프로세스(454)의 흐름도이다. 여기서는, 대체 얼굴 이미지가 이미지 내의 선택된 얼굴 영역을 대체하며, 따라서 선택된 얼굴 영역의 식별이 모호해진다. 단계 620에서, 선택된 얼굴 영역에 대한 얼굴 프로파일이 결정된다. 얼굴 프로파일은 종종 얼굴 인식 알고리즘들에서 얼굴을 식별하는 데 사용된다. 예를 들어, 얼굴 프로파일은 눈, 코 및 입의 위치들 및 형상들, 얼굴 윤곽, 얼굴 방향 등을 포함할 수 있다. 단계 630에서, 얼굴 프로파일에 기초하여, 대체 얼굴 이미지가 생성되거나, 얼굴 데이터베이스로부터 선택될 수 있다. 대체 얼굴 이미지를 생성하는 다양한 방법들이 존재한다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 대체 얼굴 이미지는 선택된 얼굴 영역의 하나 이상의 대응 특징들과 얼굴 데이터베이스로부터 선택된 얼굴 이미지를 혼합함으로써 생성될 수 있다. 본 발명의 또 다른 실시예에서, 대체 얼굴 이미지는 이미지 내의 둘 이상의 검출된 얼굴 영역의 일부 특징들을 혼합함으로써 생성될 수 있다. 본래의 이미지의 레이아웃에 영향을 미치지 않고 선택된 얼굴 영역을 대체하기 위하여, 대체 얼굴 이미지는 선택된 얼굴 영역과 유사한 크기를 가져야 한다. 예컨대, 일 실시예에서, 2개의 이미지 영역의 길이들 또는 높이들 사이의 차이는 선택된 얼굴 영역의 길이 또는 높이의 5%보다 작을 수 있다. 대체 얼굴 이미지가 이용 가능한 경우, 단계 640에서, 선택된 얼굴 영역을 대체 얼굴 이미지로 대체하여, 대응 식별을 모호하게 한다.
이미지 내의 한 세트의 얼굴들에 대한 식별들을 모호하게 하기 위하여, 얼굴 검출 알고리즘은 가능한 얼굴 영역들을 검출하는 것이 필요하다. 본 발명의 일 실시예에서, 얼굴 검출 알고리즘의 감도는 얼굴들에 대응하는 영역들을 가능한 한 많이 검출하도록 조정된다. 얼굴들에 대응하지 않는 검출된 영역들이 존재할 수 있으며, 이들은 통상적으로 거짓 양성들로서 지칭된다. 그러한 거짓 양성들을 배제하기 위하여, 사전 정의된 기준들에 기초하는 검증 절차가 적용될 수 있다. 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴 검출 알고리즘의 거짓 양성들을 제거하기 위한 예시적인 프로세스(700)의 흐름도이다. 먼저, 단계 705에서, 얼굴 검출기는 아마도 얼굴을 포함하는 이미지의 영역들을 마킹한다. 얼굴 검출기의 감도는 진정한 히트들 및 거짓 양성들 모두를 포함하는 가능한 한 많은 얼굴 영역들을 마킹하도록 조정된다. 이어서, 단계 710에서, 마킹된 영역이 선택된다. 단계 720에서, 선택된 영역을 사전 정의된 검증 기준들을 이용하여 테스트하여, 그 영역이 얼굴을 포함하는지를 검증한다. 검증 기준은 피부색, 삼차원 얼굴 프로파일 등에 기초하여 정의될 수 있다. 선택된 영역이 얼굴을 포함하지 않는 경우, 단계 722에서 이 영역은 마킹이 해제될 것이다. 단계 730에서, 모든 마킹된 영역들이 테스트된 경우, 절차가 종료된다. 그렇지 않은 경우, 절차는 단계 710으로 복귀하여, 검증을 위해 다른 마킹된 영역을 선택한다.
도시된 실시예에서, 거짓 양성들을 제거하는 프로세스는 직렬로 수행된다. 대안 실시예들에서 프로세스는 병렬로 수행될 수 있다.
도 8은 피부색 분석에 기초하여 거짓 양성들을 제거하기 위한 일부 예들을 도시한다. 표(800)의 열(810)은 입력 이미지들로부터 본래 검출된 얼굴 영역들을 포함한다. 열(810) 내의 얼굴 영역들(811, 812)은 얼굴들에 대응한다. 영역들(813, 814)은 사람 얼굴이 아닌 잘못 검출된 영역들이며, 영역(815)은 흑백의 사람 형태를 갖는 포스터이다. 본 발명의 일 실시예에서는, 전술한 영역들을 검증하기 위하여 피부색 분석이 적용된다. 위의 5개의 검출된 영역의 피부색 분석의 결과들이 표의 열(820) 내에 리스트되어 있다. 피부색 분석 결과들(821, 822)은 대응하는 검출된 영역들(811, 812)이 사람의 피부색들을 포함하며, 따라서 사람 얼굴들을 포함할 수 있음을 지시한다. 피부색 분석 결과들(823-825)은 대응하는 검출된 영역들(813-815)이 거짓 양성들임을 지시한다. 영역(815)이 사람 얼굴들을 갖지만, 그들이 흑백인 경우에, 영역(815)은 거짓 양성으로서 지시된다는 점에 유의한다. 이어서, 검출된 영역들은 피부색 분석에 기초하여 블러링된다. 최종 결과들이 열(830) 내에 리스트되며, 사람 얼굴들을 포함하는 영역들, 즉 이미지들(831, 832)만이 블러링된다.
개요 및 요약 부분들이 아니라 상세한 설명 부분이 청구항들을 해석하는 데 사용되는 것을 의도함을 알아야 한다. 개요 및 요약 부분들은 발명자들에 의해 고려되는 바와 같은 본 발명의 하나 이상의, 그러나 모두는 아닌 예시적인 구현들을 설명할 수 있으며, 따라서 본 발명 및 첨부된 청구항들을 어떠한 방식으로도 한정하는 것을 의도하지 않는다.
본 발명은 지정된 기능들의 구현 및 그들의 관계들을 도시하는 기능적 구성 블록들의 도움으로 위에서 설명되었다. 이러한 기능적 구성 블록들의 경계들은 설명의 편의를 위해 본 명세서에서 임의로 정의되었다. 지정된 기능들 및 그들의 관계들이 적절히 이행되는 한, 대안 경계들이 정의될 수 있다.
특정 실시예들에 대한 위의 설명은 본 발명의 일반적인 특성을 충분히 나타내며, 따라서 다른 사람들은 과도한 실험 없이, 본 발명의 일반 개념으로부터 벗어나지 않고, 이 분야의 기술 내의 지식을 적용하여, 다양한 응용을 위해 그러한 특정 실시예들을 쉽게 변경 및/또는 개량할 수 있다. 따라서, 그러한 개량들 및 변경들은 본 명세서에 제공되는 가르침 및 지침에 기초하여 개시된 실시예들의 균등물들의 의미 및 범위 내에 속하는 것을 의도한다. 본 명세서의 표현 또는 용어는 제한이 아니라 설명을 위한 것이며, 따라서 본 명세서의 용어 또는 표현은 이 분야의 기술자에 의해 본 가르침들 및 지침에 비추어 해석되어야 한다는 것을 이해해야 한다.
본 발명의 넓이 및 범위는 전술한 임의의 예시적인 구현들에 의해 한정되는 것이 아니라, 아래의 청구항들 및 그들의 균등물들에 의해서만 정의되어야 한다.

Claims (25)

  1. 이미지 내의 식별(identity)들을 모호하게 하기 위한 방법으로서,
    (1) 이미지 내에서 얼굴에 대응하는 영역을 검출하는 단계;
    (2) 상기 얼굴의 하나 이상의 특징들을 포함하는 상기 영역의 일부를 선택하는 단계; 및
    (3) 상기 얼굴의 방향에 적어도 부분적으로 기초해서 상기 일부를 블러링(blurring)하여 상기 얼굴의 하나 이상의 특징들을 모호하게 하는 단계
    를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    단계 (1)은
    (a) 피부색 분석을 이용하여 거짓 양성(false positive)들을 제거하는 단계를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    단계 (a)는 상기 영역이 사람의 피부와 일치하는 색을 포함하는지를 검증하는 단계를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    단계 (1)은
    (a) 저장된 공개 이미지들을 이용하여 상기 검출된 영역을 검사하는 단계; 및
    (b) 상기 검출된 영역이 저장된 공개 이미지와 매칭되는 경우에 상기 검출된 영역을 제거하는 단계
    를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    단계 (2)는 코, 눈, 입 및 얼굴의 윤곽 중 적어도 하나를 선택하는 단계를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    단계 (3)은 상기 얼굴의 하나 이상의 특징들을 모션 블러링하는 단계를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    단계 (3)은 표준 맵 함수(canonical map function)에 기초하여 상기 얼굴의 하나 이상의 특징들을 모션 블러링하는 단계를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  8. 제6항에 있어서,
    단계 (3)은 선적분 컨볼루션(Line Integral Convolution)을 이용하여 상기 얼굴의 하나 이상의 특징들을 모션 블러링하는 단계를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  9. 삭제
  10. 제1항에 있어서,
    단계 (a)는
    (i) 제1 벡터를 상기 얼굴과 연관시키는 단계; 및
    (ii) 상기 제1 벡터와 상기 이미지와 연관된 제2 벡터 사이의 관계를 결정하는 단계
    를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    단계 (3)은 상기 얼굴의 하나 이상의 특징들의 각각의 픽셀을 천연의 피부색일 확률에 비례하여 블러링하는 단계를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  12. 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법으로서,
    (1) 이미지 내에서 얼굴에 대응하는 영역을 검출하는 단계;
    (2) 상기 영역을 대체 얼굴 이미지로 대체하는 단계; 및
    (3) 단계 (1) 이후 및 단계 (2) 이전에 수행되는, 상기 얼굴의 방향을 결정하는 단계
    를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  13. 삭제
  14. 제12항에 있어서,
    단계 (3)은
    (a) 제1 벡터를 상기 얼굴과 연관시키는 단계; 및
    (b) 상기 제1 벡터와 상기 이미지와 연관된 제2 벡터 사이의 관계를 결정하는 단계
    를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    단계 (2)는 상기 얼굴의 방향에 기초하여 선택되는 대체 얼굴 이미지로 상기 이미지의 영역을 대체하는 단계를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 대체 얼굴 이미지는 상기 얼굴의 방향과 유사한 방향을 갖는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  17. 제12항에 있어서,
    단계 (2)는 얼굴 데이터베이스로부터 상기 대체 얼굴 이미지를 선택하는 단계를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  18. 제12항에 있어서,
    단계 (2)는 상기 이미지의 영역과 유사한 크기를 갖는 상기 대체 얼굴 이미지를 생성하는 단계를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  19. 제12항에 있어서,
    단계 (2)는 상기 얼굴의 하나 이상의 특징들에 기초하여 대체 얼굴 이미지를 생성하는 단계를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  20. 제19항에 있어서,
    상기 얼굴의 하나 이상의 특징들은 코, 눈, 입 및 얼굴 윤곽 중 적어도 하나를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  21. 제12항에 있어서,
    단계 (2) 이후에 수행되는, (3) 상기 대체 얼굴 이미지를 블러링하는 단계를 더 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 방법.
  22. 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 시스템으로서,
    상기 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 처리 파이프라인 서버(processing pipeline server)를 포함하고,
    상기 처리 파이프라인 서버는
    (a) 얼굴에 대응하는 상기 이미지 내의 영역을 검출하는 얼굴 검출기; 및
    (b) 적어도 부분적으로 상기 얼굴의 방향에 기초하여 상기 얼굴의 하나 이상의 특징들을 포함하는 상기 검출된 영역의 일부를 모션 블러링함으로써 상기 검출된 영역에 대응하는 식별을 모호하게 하도록 구성된 식별 마스커(identity masker)
    를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 시스템.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 식별 마스커는 상기 검출된 영역이 움직이고 있는 것처럼 상기 검출된 영역을 블러링하기 위한 모션 블러러(motion blurrer)를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 시스템.
  24. 제22항에 있어서,
    상기 식별 마스커는 대체 얼굴 이미지들로 상기 검출된 영역을 대체하기 위한 얼굴 대체기를 포함하는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 시스템.
  25. 제22항에 있어서,
    상기 얼굴 검출기는 피부색을 이용하여 얼굴 영역들이 아닌 검출된 영역들을 제거하도록 구성되는, 이미지 내의 식별들을 모호하게 하기 위한 시스템.
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