KR20210066390A - Personal Information De-identification Method and System - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 개인정보 보호 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 영상에서 개인의 프라이버시를 보호하기 위해 영상의 특정 영역을 비식별화 처리하는 방법 및 시스템치에 관한 것이다.The present invention relates to personal information protection technology, and more particularly, to a method and system value for de-identifying a specific area of an image in order to protect personal privacy in the image.
CCTV, 카메라 등을 통해 촬영된 영상에는 많은 개인정보들이 노출되어 있다. 이는 사생활 보호 측면에서 심각한 문제를 유발할 수 있는 바, 영상에 등장하는 개인정보들을 비식별화하는 것이 필요하다.A lot of personal information is exposed in the video taken through CCTV and cameras. This can cause serious problems in terms of privacy, so it is necessary to de-identify personal information appearing in the video.
영상에 등장하는 대표적인 개인정보는 사람 얼굴과 차량 번호이므로, 이들에 대한 비식별화가 중요하다. 도 1에는 마스킹 기법으로 개인정보를 비식별화한 결과를 나타내었다.Representative personal information appearing in the video is a person's face and vehicle number, so de-identification of them is important. 1 shows the results of de-identification of personal information using a masking technique.
이 기법은 도시된 바와 같이, 사람 얼굴과 차량 번호를 마스킹 처리하여 알아 볼 수 없도록 하는 방법이다. 이를 통해, 효과적으로 개인정보 비식별화는 가능하다.As shown in the figure, this technique is a method of masking a person's face and vehicle number so that they cannot be recognized. Through this, it is possible to effectively de-identify personal information.
한편, 최근 들어 활성화 되고 있는 인공지능 기술은 다량의 학습 데이터를 요구하고 있음에 반해, 학습 데이터 확보는 매우 어려운 실정이다. 전술한 CCTV, 카메라 등을 통해 촬영된 영상이 이를 위한 해결책이 될 수 있다.On the other hand, while artificial intelligence technology, which has been activated recently, requires a large amount of learning data, it is very difficult to secure learning data. An image captured through the aforementioned CCTV, camera, etc. may be a solution for this.
하지만, 도 1에 도시된 바와 같이 비식별화된 영상은 학습 데이터로써 가치가 없다. 마스킹으로 인해 객체 인식이 불가능하거나 부적합하기 때문에, 인공지능 모델의 학습 데이터로 사용될 수 없다.However, as shown in FIG. 1 , the de-identified image has no value as training data. Because object recognition is impossible or inappropriate due to masking, it cannot be used as training data for artificial intelligence models.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은, 영상에서 개인정보를 비식별화하였음에도 인공지능 모델이 학습 데이터로 활용할 수 있도록 하기 위한 방법 및 이와 같은 비식별화 영상을 생성하는 영상 처리 시스템을 제공함에 있다.The present invention has been devised to solve the above problems, and an object of the present invention is a method for enabling an artificial intelligence model to be used as learning data even though personal information is de-identified in an image, and such de-identified image To provide an image processing system for generating
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른, 개인정보 비식별화 방법은, 영상 처리 시스템이, 영상을 입력받는 단계; 영상 처리 시스템이, 입력된 영상에서 비식별화할 객체를 검출하는 단계; 영상 처리 시스템이, 검출된 객체를 동일 종류의 다른 객체로 대체하는 단계; 영상 처리 시스템이, 객체가 대체된 영상을 저장하는 단계;를 포함한다.According to an embodiment of the present invention for achieving the above object, there is provided a method for de-identifying personal information, the image processing system comprising: receiving an image; detecting, by the image processing system, an object to be de-identified from the input image; replacing, by the image processing system, the detected object with another object of the same type; and storing, by the image processing system, an image in which the object is replaced.
그리고, 동일 종류의 다른 객체는, 인공지능 모델이 검출된 객체와 동일한 종류의 객체로 인식할 수 있는 객체일 수 있다.In addition, the other object of the same type may be an object that the AI model can recognize as the same type of object as the detected object.
또한, 대체된 영상은, 인공지능 모델의 학습 영상으로 사용될 수 있다.In addition, the replaced image may be used as a learning image of the artificial intelligence model.
그리고, 비식별화할 객체는, 사람의 얼굴이고, 동일 종류의 다른 객체는, 다른 사람의 얼굴 이미지나 사람 캐릭터의 얼굴일 수 있다.In addition, the object to be de-identified may be a human face, and another object of the same type may be a face image of another person or a face of a human character.
또한, 비식별화할 객체는, 차량 번호이고, 동일 종류의 다른 객체는, 다른 차량의 차량 번호 이미지나 인위적으로 제작한 차량 번호 이미지일 수 있다.In addition, the object to be de-identified may be a vehicle number, and another object of the same type may be a vehicle number image of another vehicle or an artificially manufactured vehicle number image.
그리고, 대체 단계는, 비식별화할 객체가 다수인 경우, 객체들을 동일한 다른 객체로 대체할 수 있다.And, in the replacement step, when there are a plurality of objects to be de-identified, the objects may be replaced with other identical objects.
또한, 본 발명의 실시예에 따른 개인정보 비식별화 방법은, 비식별화된 객체에 대한 정보를 저장하는 단계;를 더 포함할 수 있다.In addition, the personal information de-identification method according to an embodiment of the present invention, the step of storing information on the de-identified object; may further include.
그리고, 비식별화된 객체에 대한 정보는, 비식별화된 객체의 종류 및 위치에 대한 정보를 포함할 수 있다.And, the information on the de-identified object may include information on the type and location of the de-identified object.
또한, 저장 단계는, 비식별화된 객체에 대한 정보를 영상의 일 영역에 저장할 수 있다.Also, in the storing step, information on the de-identified object may be stored in one area of the image.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 개인정보 비식별화 시스템은, 영상을 입력받는 입력부; 입력된 영상에서 비식별화할 객체를 검출하고, 검출된 객체를 동일 종류의 다른 객체로 대체하는 처리부; 객체가 대체된 영상을 저장하는 저장부;를 포함한다.On the other hand, according to another embodiment of the present invention, personal information de-identification system, an input unit for receiving an image; a processing unit that detects an object to be de-identified from the input image and replaces the detected object with another object of the same type; and a storage unit for storing the image in which the object is replaced.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 개인정보 비식별화 방법은, 영상 처리 시스템이, 입력된 영상에서 비식별화할 객체를 검출하는 단계; 영상 처리 시스템이, 검출된 객체를 동일 종류의 다른 객체로 대체하는 단계;를 포함한다.Meanwhile, according to another embodiment of the present invention, a method for de-identifying personal information includes, by an image processing system, detecting an object to be de-identified from an input image; and replacing, by the image processing system, the detected object with another object of the same type.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에는, 영상 처리 시스템이, 입력된 영상에서 비식별화할 객체를 검출하는 단계; 영상 처리 시스템이, 검출된 객체를 동일 종류의 다른 객체로 대체하는 단계;를 포함하는 것을 개인정보 비식별화 방법을 수행할 수 있는 프로그램이 기록된다.On the other hand, according to another embodiment of the present invention, the computer-readable recording medium includes the steps of: detecting, by an image processing system, an object to be de-identified from an input image; A program capable of performing the personal information de-identification method is recorded, including the step of, by the image processing system, replacing the detected object with another object of the same type.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따르면, 영상에서 개인정보를 비식별화하였음에도 인공지능 모델이 학습 데이터로 유용하게 활용할 수 있어, 개인정보 보호와 인공지능 모델의 학습 데이터 확보라는 두 가지 목적을 동시에 이룰 수 있게 된다.As described above, according to the embodiments of the present invention, even though personal information is de-identified in the image, the artificial intelligence model can be usefully used as learning data, so that there are two ways of protecting personal information and securing the learning data of the artificial intelligence model. goals can be achieved at the same time.
도 1은 종래의 마스킹 기법으로 개인정보를 비식별화한 결과를 나타낸 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시예에서는 개인정보 비식별화 방법의 설명에 제공되는 흐름도,
도 3은 입력 영상을 예시한 도면,
도 4는 사람 얼굴를 검출한 결과를 예시한 도면,
도 5는 검출된 사람 얼굴을 다른 사람의 얼굴로 대체한 결과를 예시한 도면,
도 6은 차량 번호를 검출한 결과를 예시한 도면,
도 7은 검출된 차량 번호를 다른 차량 번호로 대체한 결과를 예시한 도면, 그리고,
도 8은 본 발명의 다른 실시예에서는 개인정보 비식별화 시스템의 블럭도이다.1 is a view showing the result of de-identification of personal information by a conventional masking technique;
2 is a flowchart provided for the description of a method for de-identification of personal information in an embodiment of the present invention;
3 is a diagram illustrating an input image;
4 is a diagram illustrating a result of detecting a human face;
5 is a diagram illustrating a result of replacing a detected human face with another person's face;
6 is a view illustrating a result of detecting a vehicle number;
7 is a view illustrating the result of replacing the detected vehicle number with another vehicle number, and,
8 is a block diagram of a personal information de-identification system in 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.
본 발명의 실시예에서는 영상에 등장하는 개인정보를 비식별화함에 있어, 비식별화된 영상을 인공지능 모델이 학습 영상으로 활용할 수 있도록 하기 위한 방법을 제시한다.In an embodiment of the present invention, in de-identifying personal information appearing in an image, a method for enabling an artificial intelligence model to utilize the de-identified image as a learning image is presented.
구체적으로, 본 발명의 실시예에서는, 영상에서 개인정보 보호가 요구되는 객체들을 비식별화함에 있어, 객체들을 마스킹 처리하지 않고, 동종의 다른 객체로 대체한다.Specifically, in an embodiment of the present invention, in de-identifying objects requiring privacy protection in an image, the objects are not masked and replaced with other objects of the same type.
이를 통해, 비식별화된 영상에서 마스킹 영역으로 인해 객체가 심하게 왜곡되는 현상을 없앰으로써, 인공지능 모델이 학습 영상으로 활용할 수 있도록 하여 준다.Through this, by removing the phenomenon that the object is severely distorted due to the masking area in the de-identified image, the artificial intelligence model can be used as a learning image.
도 2는 본 발명의 일 실시예에서는 개인정보 비식별화 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.2 is a flowchart provided to explain a method for de-identifying personal information in an embodiment of the present invention.
도시된 바와 같이, 먼저 CCTV, 카메라 등을 통해 촬영된 비식별화할 영상을 입력받는다(S110). S110단계를 통해 입력되는 영상을 도 3에 예시하였다. 도 3에 예시된 영상에는 사람 얼굴과 차량 번호가 존재하는데, 본 발명의 실시예에서는 이 정보들을 비식별화 대상으로 상정한다.As shown, first, an image to be de-identified taken through CCTV, a camera, etc. is received (S110). An image input through step S110 is illustrated in FIG. 3 . In the image illustrated in FIG. 3 , a person's face and a vehicle number exist, and in the embodiment of the present invention, it is assumed that these information are de-identified.
이에 따라, S110단계에서 입력된 영상에서 비식별화할 객체 중 하나인 사람 얼굴을 검출한다(S120). S120단계에서 사람 얼굴을 검출한 결과를 도 4에 예시하였다.Accordingly, a human face, which is one of the objects to be de-identified, is detected from the image input in step S110 (S120). The result of detecting a human face in step S120 is illustrated in FIG. 4 .
다음, S120단계에서 검출된 사람 얼굴을 다른 얼굴로 대체한다(S130). 이를 테면, 도 5에 예시된 바와 같이, 사람 얼굴을 사람 캐릭터의 얼굴로 대체할 수 있다.Next, the human face detected in step S120 is replaced with another face (S130). For example, as illustrated in FIG. 5 , a human face may be replaced with a face of a human character.
다른 예로, S120단계에서 검출된 사람 얼굴을 다른 사람의 얼굴 이미지로 대체할 수도 있다. 여기서, 다른 사람은 자신의 얼굴을 개인정보 비식별화에 사용하도록 허락한 사람의 얼굴로, 유명인일 수도 있고 비유명인일 수도 있으며, 대가 수취 여부도 불문한다.As another example, the human face detected in step S120 may be replaced with another person's face image. Here, the other person is the face of a person who has allowed his or her face to be used for de-identification of personal information, and may be a celebrity or a non-celebrity, regardless of whether a payment is received.
S130단계에서 검출된 사람 얼굴을 대체하는 다른 얼굴은, 인공지능 모델이 사람의 얼굴로 인식할 수 있는 정도면 된다.The other face that replaces the human face detected in step S130 is sufficient as long as the artificial intelligence model can recognize it as a human face.
이후, S110단계에서 입력된 영상에서 비식별화할 객체 중 다른 하나인 차량 번호를 검출한다(S140). S140단계에서 차량 번호를 검출한 결과를 도 6에 예시하였다.Thereafter, a vehicle number, which is another one of the objects to be de-identified, is detected in the image input in step S110 (S140). The result of detecting the vehicle number in step S140 is illustrated in FIG. 6 .
다음, S140단계에서 검출된 차량 번호를 다른 차량 번호로 대체한다(S150). 이를 테면, 도 7에 예시된 바와 같이, 차량 번호를 인위적으로 제작한 차량 번호 샘플 이미지로 대체할 수 있다.Next, the vehicle number detected in step S140 is replaced with another vehicle number (S150). For example, as illustrated in FIG. 7 , the vehicle number may be replaced with an artificially manufactured vehicle number sample image.
다른 예로, S150단계에서 검출된 차량 번호를 다른 차량의 차량 번호 이미지로 대체할 수도 있다. 단, 다른 차량의 차량 번호 이미지는 자신의 차량 번호를 개인정보 비식별화에 사용하도록 허락한 차주의 차량 번호로 대가 수취 여부는 불문한다.As another example, the vehicle number detected in step S150 may be replaced with the vehicle number image of another vehicle. However, the vehicle number image of another vehicle is the vehicle number of the owner who allowed the vehicle number to be used for de-identification of personal information, regardless of whether the payment is received.
S150단계에서 검출된 차량 번호를 대체하는 다른 차량 번호는, 인공지능 모델이 차량 번호로 인식할 수 있는 정도일 것을 요구한다.Another vehicle number replacing the vehicle number detected in step S150 requires that the artificial intelligence model be capable of recognizing the vehicle number as a vehicle number.
다음, S120단계 내지 S150단계를 통해 수행한 개인정보 비식별화에 대한 정보를 영상에 저장한다(S160). 구체적으로, 영상 모서리 부분의 영상 정보를 비식별화 정보로 대체하는 것이다.Next, information on the personal information de-identification performed through steps S120 to S150 is stored in the image (S160). Specifically, the image information on the edge of the image is replaced with de-identification information.
저장하는 비식별화 정보에는, 1) 비식별화된 객체의 종류(사람 얼굴, 차량 번호 등), 2) 비식별화된 객체의 위치 등을 포함할 수 있다.The stored de-identification information may include 1) the type of the de-identified object (human face, vehicle number, etc.), 2) the location of the de-identified object, and the like.
비식별화 정보를 영상 모서리 부분에 저장하면, 해당 부분에서 영상 정보의 왜곡이 발생하게 된다. 하지만, 영상 모서리 부분은 영상 감상에 큰 영향을 미치지 않는 부분이며, 비식별화 정보의 용량이 크지 않다는 점에서, 큰 문제는 발생하지 않는다.If the de-identification information is stored in the corner of the image, distortion of the image information occurs in the corresponding part. However, the edge of the image does not significantly affect the viewing of the image, and since the capacity of the de-identified information is not large, a major problem does not occur.
이후, 개인정보가 비식별화된 영상을 저장매체에 저장하거나, 영상 서버로 전송한다(S170). 영상 보유가 허가되지 않는 경우에는, 영상을 저장하지 않고, 바로 서버로 전송한다.Thereafter, the de-identified image of personal information is stored in the storage medium or transmitted to the image server (S170). If the image retention is not permitted, the image is not stored and directly transmitted to the server.
위 실시예에서는 사람 얼굴 검출/비식별화와 차량 번호 검출/비식별화를 순차적으로 수행하는 것을 상정하였는데, 구현의 일 예에 불과하므로 변형이 가능하다.In the above embodiment, it is assumed that the detection/de-identification of the human face and the detection/de-identification of the vehicle number are sequentially performed, but since it is only an example of implementation, it can be modified.
이를 테면, 사람 얼굴과 차량 번호를 검출한 이후에 이들을 비식별화하는 순서로 처리할 수도 있다.For example, after detecting a person's face and vehicle number, they may be processed in the order of de-identification.
나아가, 대체되는 객체들은 동일한 것을 사용하여도 무방하다. 즉, 영상에 사람 얼굴이 2개 이상이 검출되었다면 이들 모두를 동일한 다른 한 사람의 얼굴로 대체하는 것이다. 이와 같은 기법은 차량 번호에 대해서도 동일하게 적용될 수 있다.Furthermore, the replaced objects may use the same thing. That is, if two or more human faces are detected in the image, all of them are replaced with the same face of another person. Such a technique can be equally applied to the vehicle number.
도 8은 본 발명의 일 실시예에서는 개인정보 비식별화 시스템의 블럭도이다. 본 발명의 실시예에서는 개인정보 비식별화 시스템은, 도 8에 도시된 바와 같이, 영상 입력부(210), 영상 출력부(220), 영상 처리부(230), 저장부(240) 및 통신부(250)를 포함하는 영상 시스템으로 구현할 수 있다.8 is a block diagram of a personal information de-identification system in an embodiment of the present invention. In the embodiment of the present invention, as shown in FIG. 8 , the personal information de-identification system includes an
영상 입력부(210)는 CCTV, 카메라 등으로부터 비식별화할 영상을 입력받는 수단이고, 영상 출력부(220)는 비식별화 처리가 완료된 영상을 출력하는 디스플레이이다.The
영상 처리부(230)는 전술한 도 2에 도시된 개인정보 비식별화 방법을 수행한다. 구체적으로, 영상 처리부(230)는 입력된 영상에서 비식별화할 객체(사람 얼굴, 차량 번호)를 검출하여, 동일한 종류의 다른 객체(사람 얼굴, 차량 번호)로 대체한다.The
그리고, 영상 처리부(230)는 영상 모서리 부분의 영상 정보를 비식별화 정보로 대체하고, 저장부(240)에 저장하거나 통신부(250)를 통해 영상 서버로 전송한다.Then, the
지금까지, 개인정보 비식별화 방법 및 시스템에 대해 바람직한 실시예를 들어 상세히 설명하였다.So far, a preferred embodiment of the method and system for de-identification of personal information has been described in detail.
위 실시예에서 언급한 사람 얼굴과 차량 번호는 개인정보의 일 예로써 제시한 것이다. 이들 이외의 다른 개인정보를 비식별화하는 경우에 있어서도, 본 발명의 기술적 사상이 적용될 수 있음은 물론이다.The person's face and vehicle number mentioned in the above embodiment are presented as examples of personal information. Of course, even in the case of de-identifying other personal information other than these, the technical idea of the present invention can be applied.
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, it goes without saying that the technical idea of the present invention can also be applied to a computer-readable recording medium containing a computer program for performing the functions of the apparatus and method according to the present embodiment. In addition, the technical ideas 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 may be any data storage device readable by the computer and capable of storing data. For example, 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, the computer-readable code or program stored in the 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 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 belongs without departing from the gist of the present invention as claimed in the claims In addition, various modifications may be made by those of ordinary skill in the art, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or perspective of the present invention.
210 : 영상 입력부
220 : 영상 출력부
230 : 영상 처리부
240 : 저장부
250 : 통신부210: video input unit
220: video output unit
230: image processing unit
240: storage
250: communication department
Claims (12)
영상 처리 시스템이, 입력된 영상에서 비식별화할 객체를 검출하는 단계;
영상 처리 시스템이, 검출된 객체를 동일 종류의 다른 객체로 대체하는 단계;
영상 처리 시스템이, 객체가 대체된 영상을 저장하는 단계;를 포함하는 것을 개인정보 비식별화 방법.
An image processing system comprising: receiving an image;
detecting, by the image processing system, an object to be de-identified from the input image;
replacing, by the image processing system, the detected object with another object of the same type;
Personal information de-identification method comprising; by the image processing system, storing the image in which the object is replaced.
동일 종류의 다른 객체는,
인공지능 모델이 검출된 객체와 동일한 종류의 객체로 인식할 수 있는 객체인 것을 개인정보 비식별화 방법.
The method according to claim 1,
other objects of the same kind,
A method of de-identifying personal information that the AI model is an object that can be recognized as the same type of object as the detected object.
대체된 영상은,
인공지능 모델의 학습 영상으로 사용되는 것을 개인정보 비식별화 방법.
3. The method according to claim 2,
Replaced video
A method of de-identifying personal information that is used as a training image of an artificial intelligence model.
비식별화할 객체는,
사람의 얼굴이고,
동일 종류의 다른 객체는,
다른 사람의 얼굴 이미지나 사람 캐릭터의 얼굴인 것을 개인정보 비식별화 방법.
The method according to claim 1,
The object to be de-identified is:
a human face,
other objects of the same kind,
A method of de-identifying personal information that is an image of another person's face or the face of a human character.
비식별화할 객체는,
차량 번호이고,
동일 종류의 다른 객체는,
다른 차량의 차량 번호 이미지나 인위적으로 제작한 차량 번호 이미지인 것을 개인정보 비식별화 방법.
The method according to claim 1,
The object to be de-identified is:
vehicle number,
other objects of the same kind,
A method of de-identifying personal information if it is an image of another vehicle's license plate number or an artificially created image of the license plate number.
대체 단계는,
비식별화할 객체가 다수인 경우, 객체들을 동일한 다른 객체로 대체하는 것을 개인정보 비식별화 방법.
The method according to claim 1,
An alternative step is
When there are multiple objects to be de-identified, the method of de-identifying personal information is to replace the objects with other identical objects.
비식별화된 객체에 대한 정보를 저장하는 단계;를 더 포함하는 것을 개인정보 비식별화 방법.
The method according to claim 1,
Personal information de-identification method further comprising; storing information about the de-identified object.
비식별화된 객체에 대한 정보는,
비식별화된 객체의 종류 및 위치에 대한 정보를 포함하는 것을 개인정보 비식별화 방법.
8. The method of claim 7,
Information about de-identified objects,
Personal information de-identification method that includes information about the type and location of the de-identified object.
저장 단계는,
비식별화된 객체에 대한 정보를 영상의 일 영역에 저장하는 것을 개인정보 비식별화 방법.
8. The method of claim 7,
The storage step is
A method of de-identifying personal information to store information about the de-identified object in one area of the image.
입력된 영상에서 비식별화할 객체를 검출하고, 검출된 객체를 동일 종류의 다른 객체로 대체하는 처리부;
객체가 대체된 영상을 저장하는 저장부;를 포함하는 것을 개인정보 비식별화 시스템.
an input unit for receiving an image;
a processing unit that detects an object to be de-identified from the input image and replaces the detected object with another object of the same type;
A personal information de-identification system that includes; a storage unit for storing the image in which the object is replaced.
영상 처리 시스템이, 검출된 객체를 동일 종류의 다른 객체로 대체하는 단계;를 포함하는 것을 개인정보 비식별화 방법.
detecting, by the image processing system, an object to be de-identified from the input image;
Replacing, by the image processing system, the detected object with another object of the same type; Personal information de-identification method comprising a.
영상 처리 시스템이, 검출된 객체를 동일 종류의 다른 객체로 대체하는 단계;를 포함하는 것을 개인정보 비식별화 방법을 수행할 수 있는 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
detecting, by the image processing system, an object to be de-identified from the input image;
A computer-readable recording medium in which a program capable of performing a method of de-identifying personal information is recorded, comprising the step of, by the image processing system, replacing the detected object with another object of the same type.
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