본 논문에서는 비가시성을 유지하면서 강인함을 최대로 높이기 위해 워터마크를 삽입할 때 인간시각 시스템(human visual system, HVS)을 이용한다. 우선 HVS를 세가지 관점에서 고려한 후 각각의 특성을 결합한 최적화된 HVS 가중치 맵(HVS optimized weighting map)을 제안한다. 즉, 주파수 마스킹(frequency masking), 공간 마스킹(spatial masking), 그리고 움직임 마스킹(motion masking)을 결합한 전역 마스킹 맵(global masking map)을 제안한다. 본 논문에서는 키(key) 값에 의해 발생된 랜덤 시퀀스와 로고의 배타적 논리합에 의해 결합된 워터마크를 전역 마스킹 결과에 따라 비디오 프레임에 삽입하고, 그 양은 제어 변수에 의해 조절된다. 이때 워터마크를 압축되지 않은 비디오 프레임에 삽입함으로써, 다양한 부호화 방법에 적용할 수 있는 일반적 워터마킹 방법을 제안한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 방법으로 삽입된 워터마크의 비가시성을 확인했으며, 제안된 방법은 워터마크 삽입 용량(capacity) 면에서도 우수함을 알 수 있다. 또한 MPEG 부호화 및 재부호화 공격, 그리고 여러 프레임 공격 등에 대해서 제안한 방법이 강인함을 확인하였다.
본 논문에서는 정지 영상과 동영상 컨텐츠에 적용하기 위한 새로운 워터마크 설계 가이드라인을 제공한다. 본 논문에서 제안하는 워터마크 설계 방법은 인간 시각 시스템 내의 시각 세포들의 기본적인 동작 특성인 상호간섭 및 배제 작용을 이용하여, 각각의 영상 컨텐츠의 특성을 반영하여 최대한의 워터마크 강도를 구하는데 있다. 영상 컨텐츠의 최대 워터마크를 결정할 수 있다면, 자연스럽게 워터마크의 강인성이 증가되어 일반적인 영상처리 공격이나 MPEG 공격에도 강인하게 동작한 수 있다. 정지영상에서는 여러 단계의 에지 성분이 나타나게 됨에 따라 인간 시각 시스템의 민감도가 급감하게 되고, 동영상에서는 움직임이 세밀해지고 또는 많아질수록 민감도가 급감한다는 점을 모델링하기 위해, 본 논문에서는 정지 영상에서의 엔트로피 마스킹과 동영상에서의 움직임 엔트로피 마스킹을 이용하여 민감도 저하 현상을 모델링하였다. 또한, (움직임) 엔트로피 마스킹 모델을 기존의 워터마크 기법에 적용한 결과를 통해, 일반적인 워터마크 기법에 엔트로피 마스킹을 더함으로써, 워터마크의 투명성을 늘리고, 자연스럽게 워터마크의 강건성을 늘릴 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 워터마크의 기본적인 요구사항인 비가시성(invisibility)을 유지하면서 강인함(robustness)을 최대로 하기 위해 워터마크를 삽입할 때 인간시각 특성(Human Visual System, HVS)을 이용한다. 특히, 주파수 마스킹(frequency masking), 공간 마스킹(spatial masking), 그리고 움직임 마스킹(motion masking)을 결합한 전역마스킹(global masking) 기법을 제안한다. 주파수 마스킹은 프레임을 DCT 변환한 후 주파수 민감도 표(frequency sensitivity table)를 이용해 위치 정보를 구한다. 공간 마스킹은 밝기(luminance) 및 윤곽선(edge) 정보를 이용해서 구하며. 움직임 마스킹은 이웃하는 프레임간의 움직임 변화를 이용하여 프레임간의 상관성을 고려한다. 본 논문에서는 키(key) 값에 의해 발생된 랜덤시퀀스와 로고의 배타적 논리합(exclusive OR)에 의해 결합된 워터마크를 전역 마스킹 결과에 따라 압축되지 않은 비디오 프레임에 직접 적용했으며, 실험을 통해 MPEG 부호화 및 재부호화 공격에 대해서 제안한 방법이 강인함을 확인했다.
This paper proposes an artificial intelligence-based personal information area object detection optimization method in an embedded system to de-identify personal information in video data. As an object detection optimization method, first, in order to increase the detection rate for personal information areas when detecting objects, a gyro sensor is used to collect the shooting angle of the image data when acquiring the image, and the image data is converted into a horizontal image through the collected shooting angle. Based on this, each learning model was created according to changes in the size of the image resolution of the learning data and changes in the learning method of the learning engine, and the effectiveness of the optimal learning model was selected and evaluated through an experimental method. As a de-identification method, a shuffling-based masking method was used, and double-key-based encryption of the masking information was used to prevent restoration by others. In order to reuse the original image, the original image could be restored through a security key. Through this, we were able to secure security for high personal information areas and improve usability through original image restoration. The research results of this paper are expected to contribute to industrial use of data without personal information leakage and to reducing the cost of personal information protection in industrial fields using video through de-identification of personal information areas included in video data.
최근 CCTV의 영상정보 공개시 타인의 영상에 대해서는 모자이크 처리하여 식별이 불가능하도록 하는 개인정보 보호법이 발표되었다. 반면에 CCTV를 통하여 획득된 영상 데이터를 활용한 범죄 수사는 점차 더 많이 활용되고 있는 추세이다. 이렇게 상반된 2가지의 요구사항에 의해 촬영된 CCTV 동영상을 수사기관 등의 기관에서 요청할 경우 개인정보(개인 얼굴 이미지 등)을 마스킹(Masking)해 배포함으로써 개인정보 유출을 차단하는 마스킹/ 언마스킹 솔루션에 대한 시장의 요구가 크게 성장할 것으로 예측된다. 정보주체가 정보열람 의뢰기관에 정보를 요구하기 전에 객체에 대한 선별 마스킹을 하기 위한 정보보호 솔루션에 있어서 가장 핵심되는 기술은 객체에 대한 추적기술이다. 본 논문에서는 CCTV영상에 대한 후처리로써의 정보보호 솔루션에 적합한 객체추적 알고리즘을 제안한다. 안정적인 추적이 가능하도록 하기 위해 움직임정보와 색상정보를 함께 사용하였다. 그러면서도 시간이 많이 걸리지 않는 컬러 중심점 이동(Color Centroid Shifting) 기반의 방법을 사용하여 추적의 속도 성능을 높였다.
최근의 기술발달은 개인용 컴퓨터를 이용하여 실시간 영상처리 및 특수효과 처리를 가능하게 하였다. 본 논문에서는 개인용 컴퓨터를 이용하여 제작하고 시연한 실시간 인터렉티브 비디오 시스템을 기술하고 분석한다. 본 작품의 동기는 해변에서 파도가 부서지는 시각적 모습으로 부터 파도소리를 대체하는 사운드를 생성하고 자연과 하나가 되어가는 경험을 제공하기 위한 것이다. 이를 위하여 해변의 모습을 촬영한 실사 영상을 컴퓨터 비젼 기법인 옵티컬 프로우(Optical Flow)에 의하여 처리함으로써 프레임간의 변화에 대한 정보를 얻어 이를 카메라에서 실시간으로 캡쳐 받은 관객의 실루엣 이미지와 마스킹(masking)에 의하여 결합하고 그 결과를 프로젝터를 통하여 보여준다. 결과 이미지의 특성을 반영하여 미디 피아노 사운드가 함께 생성된다. 이는 하나의 인터렉티브 비디오 작품으로써 의도된 개념을 반영하여 상호작용 공간을 창출한다.
본 논문은 FCS(foveated contrast sensitivity)를 이용한 인지품질 기반 비디오 코딩 방법을 제안한다. CS(contrast sensitivity)를 이용한 기존의 인지품질 기반 비디오 코딩 방법은 공간주파수에 따라 시각적 인지능력이 달라지는 인간시각체계(HVS, human visual system)의 특징을 이용하여 비디오 압축 시 인지품질의 손상을 최소화하며, FM(foveated masking)을 이용한 방법에서는 HVS의 중심시(central vision) 와 주변시(peripheral vision)의 차를 이용한다. 본 연구에서는, 정신물리학 실험을 통하여 기존의 DCT(discrete cosine transform)기반 JND(Just-noticeable difference) 모델과 FM이 서로 의존성을 갖고 동시에 고려된 새로운 FCS 모델을 제안하였고, 이를 HM10.0 부호화기에 적용하여 인지품질기반 부호화를 수행하였다. 제안된 방법으로 부호화된 영상은 인지품질 관점에서 동일한 화질을 유지하면서 평균 10%의 비트율 감소를 보였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권2호
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pp.147-161
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2022
Video on demand (VOD) platforms provide immersive, inspiring, and commercial-free binge watching experiences. Recently, the number of these platform users increased dramatically as users can enjoy various contents without physical and time constraints during COVID-19. However, such platforms do not provide sufficient video censorship services while there is a strong need. In this study, we investigated the users' desire for video censorship when choosing and watching movies on VOD platforms, and how video censorship can be applied to different types of scenes to increase the censoring effect without diminishing the enjoyment. We first conducted an online survey with 98 respondents to identify the types of discomfort while watching sexual, violent, or drug-related scenes. We then conducted an in-depth online interview with 18 participants to identify the effective video filtering types and regions for each of the three scenes. Based on the findings, we suggest implications for designing a censor application for videos that contain uncomfortable scenes.
생체정보인 홍채는 지문과 같이 안전하고 유일하며 신뢰성이 다른 생체인증보다 오인식률을 크게 낮출 수 있는 개인정보이다. 그러나 생체인증 특성상 탈취 당하게 된다면 대체가 불가능하다. 실제 홍채 사진을 탈취 후 3d 프린팅 하여 눈이 카메라 앞에 있는 것처럼 작동하도록 한 사례가 있다. 이처럼 고화질의 영상과 사진을 통하여 홍채 유출 가능성이 존재하다. 본 논문에서는 기존의 블러링 기법을 기반으로 한 홍채 영역 마스킹 연구를 보완하여 홍채 마스킹 성능 향상을 제안한다. 본 연구에서 도출된 결과를 토대로 화상회의 프로그램 및 전자기기의 보안에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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