AI 탐구노트

안면 비식별화 개인정보보호가 중요해진터라 수집된 영상에서 사람들의 안면을 비식별 처리하는 것이 중요해졌습니다.불특정 다수가 포함되는 경우가 많은 CCTV의 경우에는 이러한 것이 이젠 의무화가 되다시피 했죠. 안면 비식별화는 인공지능이 확산되기 전부터 해 오던 작업이었습니다.초기에는 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 기술을 이용하곤 했었죠. 그러다 딥러닝 기반으로 사람의 안면영역을 바운딩 박스나 윤곽형태를 감지하는 기술이 등장했습니다.  딥러닝 기반의 안면 비식별화  객체감지, 안면감지 모델 등에 대해서는 또 다른 글이 필요할 것 같으니 목적에 맞게 건너 뛰고 이번 글에서는 바운딩 박스 형태 감지와 안면 윤곽 기반 감지를 기준으로 비식별화를 하는 방식을 구현해 보겠습니다.  하나는 바운딩 박스 ..

프라이버시 보호를 위한 비식별화 사진에서 작동하는 초상화 매트 모델 P3M-Net은 프라이버시 보호를 위해 얼굴을 알아볼 수 없게 처리된 사진에서도 잘 작동하도록 만들어진 초상화 매트 모델입니다. AI학습용 데이터구축 과제를 진행할 때 수집된 사진들에서 얼굴, 자동차 번호판, 간판, 전화번호 등이 있는 인쇄물 등 개인의 프라이버시와 관련된 것들은 모두 비식별화 처리를 해야 하는 것은 아실 겁니다. 반면 사진에서 사람의 전신 혹은 얼굴 부분을 배경과 분리해야 하는 경우가 있어 초상화 매팅 기법 등을 이용할 때, 이 기법들은 대부분 식별 가능한 초상화 이미지를 기반으로 하는 경우가 많습니다. P3M-Net은 둘 간의 간극을 메우는 경우라고 할 수 있으며, 이를 위해 프라이버시가 보존된 (비식별화된) 초상화 ..