KR20200042979A - Method and System for Non-Identification of Personal Information in Imaging Device - Google Patents

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Abstract

Provided are a method and a system for non-identification personal information which can be used in a real-time camera and an image storage device, can be applied on a network or in a system having an encoder and a decoder, and can clearly process a compressed image. According to an embodiment of the present invention, the method for non-identification personal information comprises the steps of: decoding an encoded image; processing non-identification personal information in the decoded image; and encoding the non-identification image. Therefore, the method and the system for non-identification personal information can be used in a real-time camera and an image storage device, can be applied on a network or in a system having an encoder and a decoder, can accurately extract non-identification information generated during a non-identification process, and can clearly process a compressed image, thereby increasing non-identification performance.

Description

영상정보기기에서의 개인정보의 비식별화 방법 및 시스템{Method and System for Non-Identification of Personal Information in Imaging Device}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.The present invention relates to image processing technology, and more particularly, to a method and system for removing and identifying feature information that can identify an individual, such as face information and clothing information, from an image information device.

기존의 비식별화 방법은 데이터베이스로부터 개인정보를 지시하는 원시 데이터가 기록된 레코드들을 포함하는 원시 테이블을 획득하여 원시 데이터를 일반화하는 방식으로 비식별화를 진행하는 일반화된 방법을 적용한다.The existing de-identification method applies a generalized method of performing de-identification by obtaining a raw table including records in which raw data indicating personal information is recorded from a database and generalizing the raw data.

특히, 영상 데이터의 경우 단순히 얼굴 검출 단계 및 왜곡 이미지로의 변형 단계를 수생하는 deep belief network로 구성되어 있다.In particular, in the case of image data, it consists of a deep belief network that simply undergoes a face detection step and a transformation step into a distorted image.

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.In this method, there is a problem in that it is unclear whether operation is required due to the necessity of a de-identification module in an image device, and it is impossible to select a processing method for a detection area, and it is not possible to interwork with a codec, so processing in a compressed image is unclear.

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.The present invention has been devised to solve the above problems, and the object of the present invention is applicable to a real-time camera or a video storage device, and is applicable to a network or a system equipped with an encoder and a decoder. It is to provide a method and system for de-identifying personal information that is clearly processed.

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.According to an embodiment of the present invention for achieving the above object, the personal information de-identification method comprises: decoding an encoded image; De-identifying personal information in the decoded image; And encoding the de-identified image.

비식별화 처리 단계는, 비식별화 처리할 영역을 검출하는 단계;를 포함할 수 있다. The de-identification processing step may include detecting a region to be de-identified.

영역 검출 단계는, 딥러닝 기법을 이용하여, 비식별화 처리할 영역을 검출하는 것일 수 있다.The region detection step may be to detect a region to be de-identified using a deep learning technique.

비식별화 처리할 영역은, 비식별화 처리할 객체를 포함하는 영역일 수 있다. The area to be de-identified may be an area including an object to be de-identified.

비식별화 처리 단계는, 비식별화 처리할 영역에서 비식별화 처리할 객체를 파싱하는 단계;를 더 포함할 수 있다. The de-identification processing step may further include parsing the object to be de-identified in the area to be de-identified.

비식별화 처리할 영역의 형상은, 사각형 형상이고, 비식별화 처리할 객체의 형상은, 다각형 형상일 수 있다. The shape of the region to be de-identified is a rectangular shape, and the shape of the object to be de-identified is a polygonal shape.

본 발명에 따른 개인정보 비식별화 방법은 파싱된 객체를 모자이크, 치환, 아바타 중 하나의 기법으로 처리하는 단계;를 더 포함할 수 있다.The method for de-identifying personal information according to the present invention may further include processing the parsed object using one of mosaic, substitution, and avatar techniques.

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.Meanwhile, according to another embodiment of the present invention, a personal information de-identification system includes a decoder for decoding an encoded image; A de-identifier for de-identifying personal information in the decoded image; And an encoder that encodes the de-identified image.

이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 실시간 카메라나 영상 저장장치에서 활용 가능하고, 네트워크상 또는 인코더 및 디코더가 갖춰진 시스템에서 적용 가능하다.As described above, according to embodiments of the present invention, it can be used in a real-time camera or video storage device, and is applicable to a network or a system equipped with an encoder and a decoder.

또한, 본 발명의 실시예들에 따르면, 비식별화 과정에서 발생하는 비식별화 정보를 정확히 추출하고, 압축영상에서의 처리가 분명해져, 비실명화 성능을 높일 수 있게 된다.In addition, according to embodiments of the present invention, de-identification information generated during the de-identification process is accurately extracted, and processing in the compressed image becomes clear, so that the performance of de-realization can be improved.

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.1 is a block diagram of a personal information de-identification system in an image information device according to an embodiment of the present invention;
2 is a detailed block diagram of the de-identifier shown in FIG. 1, and
3 is a flowchart provided for explaining a method for de-identifying personal information in a video information device according to another embodiment of the present invention.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 보다 상세하게 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in more detail with reference to the drawings.

기존 영상 비식별화 방법에 있어, 단순히 영상에서 얼굴정보를 검출하고 모자이크 등으로 비식별화 하는 방법은 시스템에 있어 적용하는데 있어 대상의 한계가 있다.In the existing method of de-identifying an image, a method of simply detecting face information in an image and de-identifying it with a mosaic, etc. has limitations in application in the system.

이를 극복하기 위하여, 본 발명의 실시예에서는 디코더 및 인코더를 포함한 비식별화 시스템을 제시한다.To overcome this, an embodiment of the present invention proposes a de-identification system including a decoder and an encoder.

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.In the personal information de-identification system according to an embodiment of the present invention, in performing de-identification by removing feature information that can identify an individual, such as face information and clothing information, from a video information device, a compressed image transmitted over a network And it performs the de-identification process of the video, built-in encoder and decoder, real-time processing is possible, and extraction and transmission of additional metadata is possible.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 개인정보 비식별화 시스템은, 객체 파싱 기법을 통해 정확하게 비식별화할 영역을 도출하고, 도출된 정확한 영역에 대해 비식별화 기법을 적용한다.In addition, the personal information de-identification system according to an embodiment of the present invention derives a region to be de-identified accurately through an object parsing technique, and applies a de-identification technique to the derived exact region.

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.1 is a block diagram of a personal information de-identification system in a video information device according to an embodiment of the present invention. The personal information de-identification system according to an embodiment of the present invention includes a decoder 110, a de-identifier 120 and an encoder 130, as shown in FIG. 1.

디코더(110)는 네트워크를 통해 또는 연결된 외부 영상기기로부터 수신되는 인코딩된 영상을 디코딩하여 압축을 해제한다.The decoder 110 decompresses the encoded video received through an external video device connected through a network or by decoding.

비식별화기(120)는 디코더(110)에서 디코딩된 영상에서 개인정보를 비식별화 처리한다. 비식별화기(120)의 상세 구조에 대해서는 도 2를 참조하여 자세히 후술한다.The de-identifier 120 de-identifies personal information from the image decoded by the decoder 110. The detailed structure of the de-identifier 120 will be described later in detail with reference to FIG. 2.

인코더(130)는 비식별화기(120)에서 비식별화 처리된 영상을 인코딩하고, 영상 저장장치 등으로 전송한다.The encoder 130 encodes the de-identified image by the de-identifier 120 and transmits it to an image storage device.

비식별화기(120)에 대해, 이하에서 도 2를 참조하여 상세히 설명한다. 도 2는 도 1에 도시된 비식별화기(120)의 상세 블럭도이다.The non-identifier 120 will be described in detail below with reference to FIG. 2. FIG. 2 is a detailed block diagram of the de-identifier 120 shown in FIG. 1.

비식별화기(120)는 도 2에 도시된 바와 같이, 영역 검출기(121), 객체 파싱기(122) 및 비식별화 처리기(123)를 포함하여 구성된다.The de-identifier 120 includes a region detector 121, an object parser 122, and a de-identification processor 123, as shown in FIG.

영역 검출기(121)는 비식별화 처리할 영역을 검출하기 위한 모듈이다. 영역 검출기(121)에 의해 검출되는 영역은 비식별화 처리할 객체를 포함하는 영역으로, 사각형 형상이다.The area detector 121 is a module for detecting an area to be de-identified. The area detected by the area detector 121 is an area including an object to be de-identified, and has a rectangular shape.

즉, 영역 검출기(121)에 의해 검출되는 비식별화 처리할 영역은, 비식별화 처리할 실제 객체를 포함하는 넓은 영역이다.That is, the area to be de-identified by the area detector 121 is a wide area including the actual object to be de-identified.

영역 검출기(121)는 딥러닝 기법을 이용하여, 비식별화 처리할 영역을 검출할 수 있는데, 그 밖의 다른 기법을 이용하여 영역을 검출하는 것을 배제하지 않는다.The region detector 121 may detect a region to be de-identified using a deep learning technique, but does not exclude detection of the region using other techniques.

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.The object parser 122 parses an object to be de-identified in the region detected by the region detector 121. While the area detected by the area detector 121 has a rectangular shape, the object parsed by the object parser 122 has a polygonal shape.

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.Different parsing techniques can be applied to object parsing depending on the type of object. For example, in the case of a human, the human parsing technique is applied to derive only the actual effective region from the detected rectangular region.

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.The de-identification processor 123 processes objects parsed by the object parser 122 using one of mosaic, substitution, avatar, and animation techniques. During processing, processing on the non-identifying area is minimized.

도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상정보기기에서의 개인정보 비식별화 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.3 is a flowchart provided for explaining a method for de-identifying personal information in a video information device according to another embodiment of the present invention.

개인정보 비식별화를 위해, 도 3에 도시된 바와 같이, 먼저, 디코더(110)는 네트워크를 통해 또는 연결된 외부 영상기기로부터 수신되는 인코딩된 영상을 디코딩한다(S210).For de-identification of personal information, as shown in FIG. 3, first, the decoder 110 decodes the encoded image received from an external video device connected through a network or in step S210.

그러면, 비식별화기(120)의 영역 검출기(121)는 비식별화 처리할 영역을 검출한다(S220). S220단계에서 검출되는 영역은 비식별화 처리할 객체를 포함하는 사각형 형상이다.Then, the region detector 121 of the de-identifier 120 detects the region to be de-identified (S220). The area detected in step S220 is a rectangular shape including the object to be de-identified.

다음, 비식별화기(120)의 객체 파싱기(122)는 S220단계에 의해 검출된 영역에서 비식별화 처리할 객체를 파싱 한다(S230). S230단계에서 파싱되는 객체의 형상은 다각형 형상이다.Next, the object parser 122 of the de-identifier 120 parses the object to be de-identified in the region detected by step S220 (S230). The shape of the object parsed in step S230 is a polygonal shape.

그러면, 비식별화기(120)의 비식별화 처리기(123)는 S230단계에서 파싱된 객체를 모자이크, 치환, 아바타, 애니메이션 중 하나의 기법으로 비식별화 처리한다(S240).Then, the de-identification processor 123 of the de-identifier 120 de-identifies the parsed object in one of mosaic, substitution, avatar, and animation in step S230 (S240).

이후, 인코더(130)는 S240단계에서 비식별화 처리된 영상을 인코딩하고, 영상 저장장치 등으로 전송한다(S250).Thereafter, the encoder 130 encodes the de-identified image in step S240, and transmits it to the image storage device (S250).

지금까지, 영상정보기기에서의 개인정보의 비식별화 방법 및 시스템에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.So far, a preferred embodiment of the method and system for de-identifying personal information in a video information device has been described in detail.

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.In the above embodiment, in order to prevent unintentional leakage of personal information when using video equipment including images and videos, a method for accurately extracting de-identification information generated in the de-identification process and applying it to a real system Presented.

또한, 본 발명의 실시예에서는, 정확한 영역을 도출하여 비실명화 성능을 높였다.In addition, in the embodiment of the present invention, an accurate region was derived to improve the blindness performance.

특히, 본 발명의 실시예에서는, 실시간 카메라나 영상 저장장치에서 직적 활용 가능한 시스템으로, 네트워크상 또는 인코더 및 디코더가 갖춰진 시스템에서 적용 가능하다.Particularly, in the embodiment of the present invention, the system can be directly applied to a real-time camera or video storage device, and is applicable to a network or a system equipped with an encoder and a decoder.

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.On the other hand, the technical idea of the present invention can be applied to a computer-readable recording medium containing a computer program that performs functions of the apparatus and method according to the present embodiment. Further, the technical idea according to various embodiments of the present invention may be implemented in the form of computer-readable codes recorded on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium can be any data storage device that can be read by a computer and stores data. Of course, the computer-readable recording medium may be a ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical disk, hard disk drive, or the like. In addition, computer-readable codes or programs stored in a computer-readable recording medium may be transmitted through a network connected between computers.

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.In addition, although the preferred embodiments of the present invention have been illustrated and described above, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the technical field to which the present invention pertains without departing from the gist of the present invention claimed in the claims. In addition, various modifications can be made by those skilled in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical idea or prospect of the present invention.

110 : 디코더
120 : 비식별화기
121 : 영역 검출기
122 : 객체 파싱기
123 : 비식별화 처리기
130 : 인코더110: decoder
120: non-identifier
121: area detector
122: object parser
123: de-identification processor
130: encoder

Claims (8)

인코딩된 영상을 디코딩하는 단계;
디코딩된 영상에서 개인정보를 비식별화 처리하는 단계;
비식별화 처리된 영상을 인코딩하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 방법.
Decoding the encoded image;
De-identifying personal information in the decoded image;
Encoding the de-identified processed image; Personal information de-identification method comprising a.
청구항 1에 있어서,
비식별화 처리 단계는,
비식별화 처리할 영역을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 방법.
The method according to claim 1,
The de-identification processing step,
Detecting the area to be de-identified; Personal information de-identification method comprising a.
청구항 2에 있어서,
영역 검출 단계는,
딥러닝 기법을 이용하여, 비식별화 처리할 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 방법.
The method according to claim 2,
The area detection step,
A method of de-identifying personal information, characterized by detecting an area to be de-identified using a deep learning technique.
청구항 2에 있어서,
비식별화 처리할 영역은,
비식별화 처리할 객체를 포함하는 영역인 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 방법.
The method according to claim 2,
The area to be de-identified,
De-identification method of personal information, characterized in that the area containing the object to be de-identified.
청구항 4에 있어서,
비식별화 처리 단계는,
비식별화 처리할 영역에서 비식별화 처리할 객체를 파싱하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 방법.
The method according to claim 4,
The de-identification processing step,
And parsing the object to be de-identified in the area to be de-identified; further comprising the method of de-identifying personal information.
청구항 5에 있어서,
비식별화 처리할 영역의 형상은,
사각형 형상이고,
비식별화 처리할 객체의 형상은,
다각형 형상인 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 방법.
The method according to claim 5,
The shape of the area to be de-identified is
It has a square shape,
The shape of the object to be de-identified is
A method of de-identifying personal information, characterized in that it has a polygonal shape.
청구항 5에 있어서,
파싱된 객체를 모자이크, 치환, 아바타 중 하나의 기법으로 처리하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 방법.
The method according to claim 5,
And processing the parsed object with one of mosaic, substitution, and avatar techniques.
인코딩된 영상을 디코딩하는 디코더;
디코딩된 영상에서 개인정보를 비식별화 처리하는 비식별화기;
비식별화 처리된 영상을 인코딩하는 인코더;를 포함하는 것을 특징으로 하는 개인정보 비식별화 시스템.
A decoder for decoding the encoded image;
A de-identifier for de-identifying personal information in the decoded image;
Encoder for encoding the de-identified image; Personal information de-identification system comprising a.
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