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KR101677111B1 - Dynamic image object privacy protection device and the method of detecting the face of the pedestrian based - Google Patents

Dynamic image object privacy protection device and the method of detecting the face of the pedestrian based Download PDF

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KR101677111B1
KR101677111B1 KR1020160030090A KR20160030090A KR101677111B1 KR 101677111 B1 KR101677111 B1 KR 101677111B1 KR 1020160030090 A KR1020160030090 A KR 1020160030090A KR 20160030090 A KR20160030090 A KR 20160030090A KR 101677111 B1 KR101677111 B1 KR 101677111B1
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KR
South Korea
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image
frame
pedestrian
unit
extracted
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KR1020160030090A
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Korean (ko)
Inventor
박윤하
Original Assignee
주식회사우경정보기술
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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Abstract

보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치 및 그 방법이 개시된다. 본 발명의 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치는 영상을 저장하는 서버와, 상기 서버에서 마스킹할 영상을 선택하고 해당 영상에서 프레임을 추출하는 프레임추출부와, 상기 프레임추출부에서 입력되는 프레임을 객체 검출 알고리즘을 이용하여 객체를 추출하는 객체추출부와, 상기 객체추출부에서 추출한 객체의 영상 정보와 삽입할 워터마킹의 데이터를 이용하여 인증정보부에서 인증정보를 불러와 인증키를 생성하는 마스킹부, 및 상기 마스킹부에서 생성된 인증키를 저장하는 DB(Database)를 포함하여 구성함으로써, 개인 프라이버시를 보호할 수 있다. A dynamic object image privacy protection apparatus based on the detection of a pedestrian's face and a method thereof are disclosed. The object of the present invention is to provide a dynamic object image privacy protection apparatus based on a pedestrian detection of a pedestrian, a server for storing an image, a frame extracting unit for selecting an image to be masked by the server and extracting a frame from the image, An object extraction unit for extracting an object by using an object detection algorithm for a frame in which the object is extracted and an authentication key using an image information of the object extracted by the object extraction unit and watermark data to be inserted, And a database (DB) for storing the authentication key generated in the masking unit, thereby protecting personal privacy.

Description

보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치 및 그 방법{DYNAMIC IMAGE OBJECT PRIVACY PROTECTION DEVICE AND THE METHOD OF DETECTING THE FACE OF THE PEDESTRIAN BASED}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a dynamic object image privacy protection apparatus and a method for protecting a dynamic object image privacy based on the detection of a pedestrian's face,

본 발명은 프라이버시 보호장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 영상에서 보행자 검출과 얼굴검출을 이용하여 사람에 대한 동적 객체를 추출하고 마스킹을 하여 영상에서 개인 프라이버시를 제공하고 해제하는 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a privacy protection apparatus, and more particularly, to a privacy protection apparatus for detecting a pedestrian's face based on pedestrian detection and face detection in an image, The present invention relates to a dynamic object image privacy protection apparatus and a method thereof.

CCTV는 비디오 카메라의 영상 신호를 한정된 모니터로 전송하는 시스템으로서 주로 은행, 공항, 군사시설, 편의점 등과 같이 감시가 필요한 곳에서 사용되고 있다. 이 CCTV를 DVR(Digital Video Recorder)과 함께 사용하여 일정 기간 동안의 영상을 저장하기도 하고, 다양한 동작감지 기술을 이용하여 영상신호에 변화가 있을 때만 CCTV의 영상을 저장하게 하기도 한다.CCTV is a system that transmits video signals from a video camera to a limited monitor and is used in places where surveillance is required, such as banks, airports, military facilities, and convenience stores. The CCTV may be used together with a DVR (Digital Video Recorder) to store images for a certain period of time and to store CCTV images only when there is a change in the video signals using various motion detection technologies.

이러한 CCTV의 영상신호는 비디오 카메라에서 촬영된 영상이 디스플레이 장치, 영상처리장치 또는 저장장치로 전송되는 것으로서, 영상을 디스플레이, 처리 또는 저장하기 위하여 정지된 영상 프레임(frame)을 연속하여 사용하게 된다. 여기에서 영상의 디스플레이, 처리 또는 저장을 위하여 1초에 사용되는 프레임의 수를 FPS(Frames Per Second; 초당프레임수)로 나타내고, 각 프레임의 영상을 구성하는 최소단위를 화소(pixel)라 하며, 이 화소의 수를 가로와 세로로 구분하여 해상도를 표시하기도 한다.The CCTV video signal is transmitted to a display device, an image processing device, or a storage device, and a still image frame is continuously used to display, process, or store the image. Here, the number of frames used per second for displaying, processing, or storing an image is expressed as FPS (Frames Per Second), and the minimum unit constituting an image of each frame is referred to as a pixel, The resolution is displayed by dividing the number of pixels by horizontal and vertical.

이 FPS와 해상도는 CCTV의 설치 목적에 따라 다양하게 설정하여 사용되는데, 처리되는 영상의 FPS 또는 해상도가 커질수록 이 영상을 처리하기 위한 컴퓨터 또는 영상처리장치의 더욱 빠른 영상처리속도와 더욱 높은 처리 성능을 필요로 함은 당연하다.The FPS and the resolution are set according to the purpose of installation of the CCTV. As the FPS or the resolution of the processed image increases, the image processing speed of the computer or the image processing apparatus for processing the image becomes faster and the processing performance Of course.

이러한 영상에서 사람에 대한 객체를 추출하기 위해서 보행자 검출 알고리즘과 얼굴인식을 사용하고 있다. We use a pedestrian detection algorithm and face recognition to extract objects from a human.

하지만 보행자 검출 알고리즘의 경우 영상에서 보행자의 일부분이 나오거나 가까이서 촬영된 경우 객체를 추출하지 못하는 경우가 발생하게 된다. However, in the case of the pedestrian detection algorithm, the object can not be extracted when a part of the pedestrian comes out from the image or when it is imaged close.

그리고 얼굴 인식 알고리즘의 경우 가까이 촬영된 경우 객체를 추출할 수 있으나 거리가 발생할 경우 제대로 객체가 추출되지 않는 경우가 발생하게 된다.
In the case of the face recognition algorithm, the object can be extracted if it is imaged close, but when the distance is generated, the object can not be extracted properly.

KR 공개 특허공보 제10-2014-0079502호(퀄컴,2014.06.26)KR Patent Publication No. 10-2014-0079502 (Qualcomm, June 26, 2014)

이러한 문제점을 해결하기 위한 본 발명은 영상에서 보행자 검출과 얼굴 검출을 동시에 사용하여 사람에 대한 객체를 추출하고 마스킹을 하여 영상에 개인 프라이버시를 보호할 수 있는 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치 및 그 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.In order to solve such a problem, the present invention provides a dynamic object image privacy protection based on the detection of a pedestrian's face, which can protect personal privacy in an image by extracting an object to a person and masking the same using a simultaneous detection of a pedestrian and a face in an image And an object thereof is to provide an apparatus and a method therefor.

이러한 과제를 해결하기 위한 본 발명의 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치는, 영상을 저장하는 서버와, 상기 서버에서 마스킹할 영상을 선택하고 해당 영상에서 프레임을 추출하는 프레임추출부와, 상기 프레임추출부에서 입력되는 프레임을 객체 검출 알고리즘을 이용하여 객체를 추출하는 객체추출부와, 상기 객체추출부에서 추출한 객체의 영상 정보와 삽입할 워터마킹의 데이터를 이용하여 인증정보부에서 인증정보를 불러와 인증키를 생성하는 마스킹부, 및 상기 마스킹부에서 생성된 인증키를 저장하는 DB(Database)를 포함함으로써 달성될 수 있다. According to an aspect of the present invention, there is provided an apparatus for protecting a dynamic object image based on a pedestrian's face detection, the system comprising: a server for storing an image; a frame extracting unit for selecting an image to be masked by the server, An object extracting unit for extracting an object from the frame input by the frame extracting unit using an object detecting algorithm, and an image extracting unit for extracting an authentication information from the authentication information using the image information of the object extracted by the object extracting unit, And a database (DB) for storing an authentication key generated in the masking unit.

또한, 마스킹부는 상기 객체추출부에서 입력되는 객체 영상과 상기 DB에 저장된 인증키를 불러와 워터마킹을 추출하고, 영상을 복원할 수 있다.In addition, the masking unit can retrieve the watermarking by retrieving the object image input from the object extracting unit and the authentication key stored in the DB, and restore the image.

한편, 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 방법은 (a)서버에서 암호화할 영상의 프레임을 프레임추출부에서 추출하는 단계와, (b)상기 (a)단계에서 추출된 프레임의 영상을 입력받아, 객체추출부에서 객체추출알고리즘을 이용하여 객체를 추출하는 단계와, (c)상기 객체추출부에서 추출한 객체의 영상 정보와 삽입할 워터마킹의 데이터를 이용하여 인증정보부에서 인증정보를 불러와 인증키를 마스킹부에서 생성하는 단계와, (d)상기 (c)단계에서 생성된 인증키를 DB(Database)에 저장하는 단계와, (e)상기 서버의 영상에서 복원할 영상의 프레임을 프레임추출부에서 추출하는 단계, (f)상기 (e)단계에서 추출된 프레임의 영상을 입력받아, 객체추출부에서 객체를 추출하는 단계, 및 (g)상기 (f)단계에서 추출한 객체와 상기 DB에 저장된 인증키를 불러와 마스킹부에서 워터마킹을 추출하여 영상을 복원하는 단계를 포함할 수 있다. Meanwhile, a method for protecting a dynamic object image privacy based on the detection of a pedestrian's face includes the steps of (a) extracting a frame of an image to be encrypted in a server from a frame extracting unit, and (b) (C) extracting authentication information from an authentication information unit using image information of an object extracted by the object extraction unit and watermarking data to be inserted; and (D) storing the authentication key generated in the step (c) in a database (DB); and (e) generating a frame of the image to be restored from the image of the server (F) extracting an object from an object extraction unit by receiving an image of a frame extracted in the step (e), and (g) extracting an object extracted in the step (f) Person stored in DB To bring up and extracting the watermark from the masking part the key may include the step of reconstructing an image.

또한, (b)단계에서 객체추출알고리즘은 객체가 근거리에 있다고 판단되는 경우는 얼굴검출알고리즘을 사용하고, 객체가 상대적으로 원거리에 있다고 판단되면 보행자검출알고리즘을 사용하여 객체를 추출한다.
In step (b), the object extraction algorithm uses a face detection algorithm when it is determined that the object is close to the object, and extracts the object using the pedestrian detection algorithm when it is determined that the object is relatively far away.

따라서 본 발명의 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치 및 그 방법에 의하면, 영상에서 보행자 검출과 얼굴 검출을 동시에 사용하여 보행자인 객체를 추출하고 마스킹을 함으로써, 개인 프라이버시를 보호할 수 있다.
Therefore, according to the apparatus and method for protecting a dynamic object image of a pedestrian based on the detection of a pedestrian of the present invention, personal privacy can be protected by simultaneously extracting a pedestrian object and masking it using both a pedestrian detection and a face detection in an image .

도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치의 주요구성도,
도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치의 보호 방법을 설명하기 위한 흐름도,
도 3의 본 발명의 일실시예에 의한 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치의 마스킹 방법을 설명하기 위한 흐름도,
그리고,
도 4는 본 발명의 일실시예에 의한 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 복원 장치의 주요 구성도이다.
FIG. 1 is a block diagram of a dynamic object image privacy protection apparatus based on a face detection of a pedestrian according to an exemplary embodiment of the present invention. FIG.
FIG. 2 is a flowchart illustrating a method for protecting a dynamic object image privacy protection apparatus based on a face detection of a pedestrian according to an exemplary embodiment of the present invention;
FIG. 3 is a flowchart illustrating a masking method of a dynamic object image privacy protection apparatus based on a face detection of a pedestrian according to an embodiment of the present invention; FIG.
And,
4 is a block diagram of a device for restoring a dynamic object image based on a face detection of a pedestrian according to an embodiment of the present invention.

본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정 해석되지 아니하며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.It is to be understood that the words or words used in the present specification and claims are not to be construed in a conventional or dictionary sense and that the inventor can properly define the concept of a term in order to describe its invention in the best possible way And should be construed in light of the meanings and concepts consistent with the technical idea of the present invention.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈", "장치" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.Throughout the specification, when an element is referred to as "comprising ", it means that it can include other elements as well, without excluding other elements unless specifically stated otherwise. It should be noted that the terms such as " part, "" module, " .

명세서 전체에서 "및/또는"의 용어는 하나 이상의 관련 항목으로부터 제시 가능한 모든 조합을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, "제1 항목, 제2 항목 및/또는 제3 항목"의 의미는 제1, 제2 또는 제3 항목뿐만 아니라 제1, 제2 또는 제3 항목들 중 2개 이상으로부터 제시될 수 있는 모든 항목의 조합을 의미한다.It is to be understood that the term "and / or" throughout the specification includes all possible combinations from one or more related items. For example, the meaning of "first item, second item and / or third item" may be presented from two or more of the first, second or third items as well as the first, second or third item It means a combination of all the items that can be.

명세서 전체에서 각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c, ...)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 한정하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
Identification codes (e.g., a, b, c, ...) in each step throughout the specification are used for convenience of description, and the identification codes do not limit the order of each step, Unless the context clearly states a particular order, it may take place differently from the stated order. That is, each step may occur in the same order as described, may be performed substantially concurrently, or may be performed in reverse order.

이하, 도면을 참고하여 본 발명의 일실시예에 의한 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치에 대하여 설명한다.Hereinafter, an apparatus for protecting a dynamic object image privacy based on the detection of a pedestrian's face according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.

도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치의 주요구성도로서, 도시된 바와 같이 본 발명의 영상 프라이버시 보호 장치는 먼저 원 영상을 서버(140)로부터 한 프레임씩 읽어들여 객체를 추출하고, 추출된 객체를 마스킹하고, 마스킹된 영상은 서버(140)에 저장하고, 이때 사용된 암호화키는 DB(150)에 저장되고, 다시 원래의 영상으로 복원할 때 DB(150)에서 암호화키를 불러와 개인 프라이버시를 해제하여 영상을 출력하도록 한다.FIG. 1 is a block diagram of a dynamic object image privacy protection apparatus based on a face detection of a pedestrian according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, The extracted object is extracted one frame at a time, the extracted object is masked, and the masked image is stored in the server 140. The encryption key used at this time is stored in the DB 150 and is restored to the original image The DB 150 calls an encryption key to release personal privacy and output an image.

이를 위하여 본 발명의 영상 프라이버시 보호 장치는 비암호화된 영상과 암호화된 영상을 저장하는 서버(140)와, 서버(140)에서 마스킹할 영상을 선택하고, 선택된 영상에서 프레임단위로 영상을 추출하는 프레임추출부(160), 객체추출알고리즘을 이용하여 보행자를 추출하는 객체추출부(130), 객체를 암호화하여 개인 프라이버시를 보호하는 마스킹부(110)와 그리고 암호화키를 저장하는 데이터베이스(DB;database)(150)를 포함하여 구성한다.To this end, the image privacy protection apparatus of the present invention includes a server 140 for storing an unencrypted image and an encrypted image, a frame 140 for selecting an image to be masked by the server 140, An object extraction unit 130 for extracting a pedestrian using an object extraction algorithm, a masking unit 110 for protecting an individual privacy by encrypting an object, and a database (DB) for storing an encryption key, (150).

서버(140)는 영상을 저장하는 보안서버로 구성하고, 비암호화된 영상과 암호화된 개인 프라이버시 영상을 파일로 저장한다.The server 140 is configured as a security server for storing images, and stores a non-encrypted image and an encrypted private privacy image as a file.

바람직하게는 비암호화된 영상 즉 원본 영상을 저장하는 영역과, 암호화된 영상을 저장하는 영역을 구분하여 암호화를 진행할 때는 비암호화된 영상의 파일 목록을 표시하도록 하고, 복호화를 진행할 때는 암호화된 영상 파일을 표시할 수 있도록 한다.Preferably, an unencrypted image, that is, a region for storing an original image, and an area for storing the encrypted image are distinguished from each other. When the encryption is performed, a list of unencrypted images is displayed. When decrypting, To be displayed.

DB(150)는 생성한 암호화키를 저장하고 있다가 복호화시 해당 암호화키를 이용할 수 있도록 한다.The DB 150 stores the generated encryption key, and allows the corresponding encryption key to be used in decoding.

프레임추출부(160)는 서버(140)에 저장된 영상에서 암호화할 영상과 복호화할 영상을 선택하고, 선택된 영상에서 프레임별로 추출하도록 구성한다.The frame extracting unit 160 selects an image to be encrypted and an image to be decrypted from the image stored in the server 140, and extracts the extracted image on a frame-by-frame basis.

즉, 서버(140)에서 재생할 파일을 스트리밍 서비스를 통해 한 프레임씩 불러오도록 동작된다. That is, the server 140 is operated to fetch a file to be reproduced one frame at a time through the streaming service.

'스트리밍 서비스'란 인터넷에서 영상, 음향, 애니메이션 등의 파일을 실시간으로 재생해주는 것으로, 파일이 전송되기 전이라도 데이터를 구현할 수 있기 때문에 재생 시간이 단축되고, 드라이브의 용량도 덜 제한받는다.'Streaming service' refers to real-time playback of video, audio, and animation files on the Internet, which can shorten the playback time and limit the capacity of the drive because data can be implemented even before the file is transferred.

따라서, 프레임추출부(160)는 서버(140)와 인터넷과 같은 네트워크로 연결되어도 실시간으로 영상에서 프레임을 추출할 수 있는 것이다.Accordingly, the frame extracting unit 160 can extract a frame from an image in real time even if the frame extracting unit 160 is connected to the server 140 via a network such as the Internet.

객체추출부(130)는 프레임추출부(160)에서 입력되는 프레임에서 객체 즉 보행자를 추출하도록 동작한다.The object extracting unit 130 operates to extract an object or a pedestrian from a frame input from the frame extracting unit 160.

추출된 프레임에서 객체(보행자)가 멀리 있다고 판단되면 보행자 검출 알고리즘에 의해 동적 객체를 추출하고, 객체가 가까이 있다고 판단되면, 얼굴검출 알고리즘을 이용하여 동적 객체를 추출한다.If it is determined that the object (pedestrian) is far away from the extracted frame, the dynamic object is extracted by the pedestrian detection algorithm. If it is determined that the object is nearby, the dynamic object is extracted using the face detection algorithm.

즉, 본 발명에서는 객체의 거리에 따라 동적 객체를 추출할 때, 보행자 검출 알고리즘과 얼굴 검출 알고리즘을 사용하여 객체를 추출하도록 하는 것을 하나의 특징으로 한다.That is, in the present invention, when extracting a dynamic object according to the distance of an object, the object is extracted using a pedestrian detection algorithm and a face detection algorithm.

먼저 보행자 검출 알고리즘은 KR 공개 특허 제10-2015-0002040호(2015.01.07)dp 개시되어 있는 호그 연속기법에 기반한 칼만 필터와 클러스터링 알고리즘을 이용하여 실시간으로 보행자를 인식하고 추적하는 방법과, KR 등록특허 제10-1588648호(2016.01.20)의 지능형 영상 감시를 위한 보행자 검출 및 추적방법을 사용하여 검출할 수 있다.First, a pedestrian detection algorithm is a method of recognizing and tracking a pedestrian in real time using a Kalman filter and a clustering algorithm based on a hog continuing technique disclosed in KR Patent Publication No. 10-2015-0002040 d (2015.01.07) dp, Can be detected using the pedestrian detection and tracking method for intelligent video surveillance of patent No. 10-1588648 (2016.01.20).

또한, 얼굴검출 알고리즘은 KR 공개특허 제10-2013-0112273호(2013.10.14)의 얼굴검출 및 인식을 위한 얼굴영상 획득방법 및 장치에 관한 기술 또는 KR 공개번호 제10-2011-0103223호(2011.09.20)의 얼굴인식을 위한 SIFT알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템 및 방법에 관한 기술을 사용하여 검출할 수 있다.Further, the face detection algorithm is disclosed in Korean Patent Laid-Open No. 10-2013-0112273 (Oct. 13, 2013), a description of a method and apparatus for acquiring a face image for face detection and recognition, or KR publication No. 10-2011-0103223 .20) using the SIFT algorithm for face recognition.

즉, 본 발명에서는 얼굴검출기법과 보행자검출기법을 병행하여 사용하는 것을 특징으로 하고 있기 때문에 논문에 개재된 또는 공개된 기술 등을 이용하여 보행자 검출과 얼굴 검출을 추출할 수 있으면 된다.That is, in the present invention, since the face detector method and the pedestrian detection method are used in parallel, it is only necessary to extract the pedestrian detection and the face detection using the techniques disclosed in the paper or the like.

객체추출부(130)에서 추출된 객체는 마스킹부(110)에서 암호화되어 개인 프라이버시를 보호할 수 있도록 한다.The object extracted by the object extraction unit 130 is encrypted in the masking unit 110 to protect personal privacy.

마스킹부(110)는 추출된 동적 객체에 개인 프라이버시 보호를 위해 마스킹 처리를 하게 된다. 로지스틱 맵을 이용한 카오틱 시스템 기반의 마스킹 기법을 이용하여 동적 객체를 마스킹하며 이때 사용된 키는 데이터 베이스에 저장되어 다시 원래의 영상으로 복원할 때 데이터베이스에서 저장된 키를 가져와 개인 프라이버시를 해제한다. The masking unit 110 performs a masking process on the extracted dynamic object to protect personal privacy. The key is used to mask the dynamic object using the masking technique based on the chaotic system using the logistic map. The key used at this time is stored in the database, and when the original image is restored, the key stored in the database is fetched and the personal privacy is released.

이를 위하여 마스킹부(110)는 카오스(Chaos) 기반의 Zero-knowledge 기법을 이용하여 인증키를 생성한다.For this, the masking unit 110 generates an authentication key using a Chaos-based zero-knowledge technique.

즉, 프레임추출부(160)에서 추출된 프레임(

Figure 112016073151794-pat00001
)에서 객체추출부(130)에서 객체추출알고리즘을 이용한 객체
Figure 112016073151794-pat00002
를 추출하고, 수학식 1을 이용하여 인증키
Figure 112016073151794-pat00003
를 생성한다. That is, the frame extracted by the frame extracting unit 160
Figure 112016073151794-pat00001
The object extraction unit 130 extracts an object using an object extraction algorithm
Figure 112016073151794-pat00002
And extracts the authentication key < RTI ID = 0.0 >
Figure 112016073151794-pat00003
.

Figure 112016024070789-pat00004
Figure 112016024070789-pat00004

Figure 112016024070789-pat00005
는 삽입할 워터마킹을,
Figure 112016024070789-pat00006
는 카오스 기반의 Logistic map을 이용하여 생성되는 시퀀스이다.
Figure 112016024070789-pat00005
A watermark to be inserted,
Figure 112016024070789-pat00006
Is a sequence generated using a chaotic-based logistic map.

본 발명은 XOR 연산을 수행하여 인증키

Figure 112016024070789-pat00007
를 생성하기 때문의 고속의 연산이 가능하여 영상의 재생과 동시에 실시간으로 워터마킹 정보의 삽입과 추출이 이루어지는 것이다.The present invention performs an XOR operation,
Figure 112016024070789-pat00007
So that the watermarking information can be inserted and extracted in real time simultaneously with the reproduction of the image.

로지스틱 맵(Logistic map)은 카오스 신호 생성기의 하나로, 개체군 밀도의 성장률 R을 모델링하는 방법으로 방정식은 다음 수학식 2와 같다.Logistic map is one of chaos signal generators. It is a method of modeling growth rate R of population density.

Figure 112016024070789-pat00008
Figure 112016024070789-pat00008

Logistic 방정식은 R의 값이 3.57이하의 값을 가지면 현재상태의 출력 값 Xn+1이 선형적인 특성을 가지게 되며 3.57이상의 값을 가지면 2차항 Xn에 의해 현재 상태의 출력값이 비선형적인 특성을 가지게 된다.If the value of R is less than 3.57, the output value X n + 1 of the current state has a linear characteristic. If the value of R is equal to or greater than 3.57, the output value of the present state is nonlinear by the quadratic X n do.

Logistic map의 현재 상태 변화 값을 Key값으로 사용하여 프레임 data와의 연산을 통하여 암호화한다.The current state change value of the logistic map is used as a key value to encrypt with the frame data.

수학식 2에서 초기값을 나타내는 constant값과 클럭의 공백을 메우기 위한 pipeline 형식의 카오스 알고리즘 적용으로 X1(n), X2(n), X3(n)은 이 시스템의 인증키로 사용된다. X 1 (n), X 2 (n), and X 3 (n) are used as the authentication key of the system in applying a constant value representing the initial value and a pipeline type chaos algorithm for filling the blank of the clock in Equation 2.

이 키는 각 16bit씩 총 64bit의 length를 나타낸다. 이미지의 길이에 따라 생성되는 키값의 숫자가 달라질 수 있으며 이 비밀키를 사용하여 한번에 2개의 pixel에 대하여 암호화 작업을 수행한다. 암호화된 데이터는 암호화된 영상 압축 데이터의 형태로 전송된다. 복호화의 과정은 암호화 과정의 역순으로 진행이 된다,This key represents the total length of 64 bits, each 16 bits. The number of key values generated according to the length of the image can be changed, and encryption is performed on two pixels at a time using the secret key. The encrypted data is transmitted in the form of encrypted image compressed data. The decryption process proceeds in the reverse order of the encryption process,

또한, 마스킹부(110)는 암호화 과정에서 생성된 인증키는 DB(150)로 전송되어 보관하고 암호화된 영상은 서버(140)에 저장하도록 한다.In addition, the masking unit 110 transmits the authentication key generated in the encryption process to the DB 150, stores the encrypted authentication key, and stores the encrypted image in the server 140.

상술한 구성을 이용하여 본 발명의 마스킹 방법에 대하여 설명한다.The masking method of the present invention will be described using the above-described configuration.

도 3의 본 발명의 일실시예에 의한 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치의 마스킹 방법을 설명하기 위한 흐름도를 참고하면, 객체추출부(130)에서 동적 객체가 추출되면(S124), 먼저 마스킹부(110)는 인증정보부(120)에서 인증키(

Figure 112016024070789-pat00009
)를 생성하고, "i=1"을 대입하여 인증키
Figure 112016024070789-pat00010
생성한다(S132)Referring to FIG. 3, a method for masking a dynamic object image privacy protection based on a face detection of a pedestrian according to an embodiment of the present invention will be described. When a dynamic object is extracted in the object extraction unit 130 (S124) First, the masking unit 110 transmits an authentication key ("
Figure 112016024070789-pat00009
), "I = 1" is substituted, and an authentication key
Figure 112016024070789-pat00010
of (S132)

단계 S132에서 인증키

Figure 112016024070789-pat00011
이 생성되면, 프레임추출부(160)에서 추출된 프레임(
Figure 112016024070789-pat00012
)을 불러와 객체추출알고리즘을 이용하여 객체(
Figure 112016024070789-pat00013
)을 추출한다(S133).In step S132,
Figure 112016024070789-pat00011
The frame extracted by the frame extracting unit 160
Figure 112016024070789-pat00012
) And extract the object (
Figure 112016024070789-pat00013
(Step S133).

단계 S112에서 i=1이므로, 이때의 프레임은

Figure 112016024070789-pat00014
으로 동적 객체는
Figure 112016024070789-pat00015
이 된다.Since i = 1 in step S112, the frame at this time is
Figure 112016024070789-pat00014
As a dynamic object
Figure 112016024070789-pat00015
.

또한, 마스킹부(110)는 워터마킹

Figure 112016024070789-pat00016
을 생성하고, 카오스 기반의 Logistic map을 이용하여 시퀀스
Figure 112016024070789-pat00017
을 생성한다. In addition, the masking portion 110 may include a water marking
Figure 112016024070789-pat00016
And generates a sequence using a chaotic-based logistic map
Figure 112016024070789-pat00017
.

그리고, 상기 수학식 1을 사용하여 XOR 연산으로 인증키

Figure 112016024070789-pat00018
을 생성한다(S134).Then, an XOR operation is performed using Equation (1)
Figure 112016024070789-pat00018
(S134).

단계 S135에서

Figure 112016024070789-pat00019
이 생성될 때까지 단계 S134와 S135을 반복하여 인증키
Figure 112016024070789-pat00020
이 생성되면(S135), 마스킹부(110)는 생성된 인증키는 DB(150)에 저장하고, "i=i+1"을 대입하여,
Figure 112016024070789-pat00021
를 생성하는 단계를 수행한다(S136).In step S135
Figure 112016024070789-pat00019
Steps S134 and S135 are repeated until the authentication key
Figure 112016024070789-pat00020
(S135), the masking unit 110 stores the generated authentication key in the DB 150, substitutes "i = i + 1"
Figure 112016024070789-pat00021
(Step S136).

이러한 인증키의 생성은 설정된 프레임 수만큼 반복하여 생성하고, 생성된 인증키는 DB(150)에 저장한다.The generation of the authentication key is repeatedly generated for the set number of frames, and the generated authentication key is stored in the DB 150. [

프레임은 비디오나 영화, TV등이 영상 매체를 전달할 때 화면에 뿌려주는 한장 한 장의 그림을 말하는 것으로, 이러한 한장 한장의 그림들이 초당 얼마간의 속도로 빠르게 바뀌면서 움직이는 하나의 동영상을 만들어 내게 된다.A frame is a piece of picture that a video, a movie or a TV broadcasts on the screen when it delivers a video medium, and one piece of the picture is changed at a speed of about one second per second to produce a moving picture.

이것은 인간의 시각이 한 장의 그림을 본 후 뇌에 전달하기까지의 과정에서 또 다른 한 장의 그림을 보여줌으로써 실제로는 한 장, 한 장의 그림을 본 것임에도 움직인다고 느끼게 만드는 것으로, 이러한 프레임은 1초에 얼마나 많은 개수의 프레임(한 장의 그림)을 보여줄 것인가의 비율(Rate)을 말하는 것으로, 단위로는 FPS(Frame Per Second)를 사용한다.This makes it feel that the human vision is moving even after seeing one picture or one picture by showing another picture in the process of seeing one picture and transmitting it to the brain. It is a rate of how many frames (one picture) to show. It uses FPS (Frame Per Second) as a unit.

통상 우리가 극장에서 보는 영화의 경우는 24fps를 가지며, PC에서 사용되는 대부분의 동영상은 거의 15fps~30fps 사이이며, 우리나라의 TV 방송 규격을 보면 29.97fps의 비율을 가진다.Usually, we have 24fps in the movies we see in the theater, and most of the videos used in the PCs are between 15fps and 30fps, and we have 29.97fps in Korea.

따라서, 원본 영상이 어떤 용도의 영상인지에 따라 프레임의 수(설정치)가 달라지므로, 단계 S137에서는 "i=설정치?"인지를 판단하여 필요한 인증키를 생성하는 것이다.Therefore, since the number of frames (set value) varies depending on whether the original image is a video for what purpose, in step S137, it is determined whether i = set value?

단계 S137에서 설정된 인증키가 모두 생성되면, 해당 영상을 저장하는 것이다.When all the authentication keys set in step S137 are generated, the corresponding video is stored.

상술한 단계 S131 내지 단계 S137을 반복하면 마스킹된 영상이 저장되고, 인증키는 서버에 저장되고, 저장된 인증키는 영상 복원 시 사용된다. When the above-described steps S131 to S137 are repeated, the masked image is stored, the authentication key is stored in the server, and the stored authentication key is used for image restoration.

이하, 도면을 이용하여 프라이버시 보호 장치의 보호 방법에 대하여 설명한다.Hereinafter, a method for protecting the privacy protection apparatus will be described with reference to the drawings.

도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치의 보호 방법을 설명하기 위한 흐름도로서, 도시된 바와 같이, 먼저 프레임추출부(160)는 영상을 저장하는 보안서버(140)로부터 복원할 영상을 입력받아 프레임을 추출한다(S110).FIG. 2 is a flowchart illustrating a method for protecting a dynamic object image privacy protection apparatus based on a face detection of a pedestrian according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 2, The security server 140 receives the image to be restored and extracts the frame (S110).

단계 S110에서 프레임이 추출되면, 객체추출부(130)는 추출된 프레임에서 동적 객체를 추출하는 단계를 수행한다(S120).When the frame is extracted in step S110, the object extracting unit 130 extracts a dynamic object from the extracted frame (S120).

단계 S120에서는 동적 객체를 추출하되 객체의 상대적인 거리에 따라 얼굴검출알고리즘이나 또는 보행자 검출 알고리즘을 이용하여 객체를 추출한다.In step S120, the dynamic object is extracted, and the object is extracted using the face detection algorithm or the pedestrian detection algorithm according to the relative distance of the object.

보다 구체적으로 객체추출부(130)는 추출된 프레임에서 객체가 근거리에 있는 것인지 원거리에 있는 것인지를 판단한다.More specifically, the object extraction unit 130 determines whether the object in the extracted frame is located in a short distance or a long distance.

이러한 거리의 판단은 영상 취득시 각 시나리오에 대해 원거리, 근거리 영역을 설정해 취득할 수 있는 방법을 이용할 수 있다.The determination of such a distance can be made by a method capable of setting a remote area and a near area for each scenario at the time of image acquisition.

단계 S121에서 객체가 근거리에 있는 것으로 판단되면 얼굴검출알고리즘을 이용하여(S122), 객체를 추출하고(S124), 단계 S121에서 상대적으로 원거리에 객체가 있는 것으로 판단되면, 객체 추출시 보행자 검출 알고리즘을 이용하여(S123), 객체를 추출한다(S124).If it is determined in step S121 that the object is located at a short distance, a face detection algorithm is used (S122) to extract the object (S124). If it is determined in step S121 that there is an object at a relatively long distance, (S123), and the object is extracted (S124).

단계 S120에서 객체가 추출되면, 추출된 객체를 전달받은 마스킹부(110)는 추출된 객체에 마스킹 처리를 한다(S130)When the object is extracted in step S120, the masking unit 110 receiving the extracted object performs a masking process on the extracted object (S130)

이러한 마스킹 처리방법은 상술한 도 3의 과정을 참고할 수 있다.This masking processing method can be referred to the process of FIG.

단계 S130에서 마스킹처리가 완료되면, 마스킹부(110)는 마스킹된 영상은 서버(140)에 저장하고 이때 각 프레임마다 사용된 암호화키(Ki)는 DB(150)에 저장한다.When the masking process is completed in step S130, the masking unit 110 stores the masked image in the server 140, and stores the encryption key (Ki) used for each frame in the DB 150 at this time.

또한, 서버(140)에 저장된 마스킹된 영상과 DB(150)에 저장된 암호화키는 영상 복원시 사용된다.In addition, the masked image stored in the server 140 and the encryption key stored in the DB 150 are used for image restoration.

이하, 도면을 참고하여 암호화된 영상을 복호화하여 재생하는 장치에 대하여 설명한다.Hereinafter, an apparatus for decrypting and reproducing an encrypted image will be described with reference to the drawings.

본 발명의 재생장치는 보안서버에서 재생할 파일을 스트리밍 서비스를 통해 한 프레임씩 불러와서 객체를 추출하고, 프레임씩 객체를 복호화하여 재생한다. 이때 사용되는 복호화 키는 암호키와 동일한 키로 DB에서 불러와 복호화에 사용된다.In the playback apparatus of the present invention, a file to be played back in the security server is fetched one frame at a time through a streaming service to extract the object, and the object is decoded and played back by each frame. The decryption key used at this time is called from the DB with the same key as the encryption key and is used for decryption.

도 4의 본 발명의 일실시예에 의한 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 복원 장치의 주요 구성도를 참고하면, 마스킹된 영상이 저장된 서버(140)에서 복호화하고자 하는 영상을 프레임추출부(160)에서 프레임단위로 영상을 추출하고, 이를 객체추출부(130)에서 마스킹된 객체를 추출하고, 마스킹부(110)에서 DB(150)에 저장된 암호화키로 복호화하여 복호화된 영상을 출력하도록 구성된다.Referring to a block diagram of a dynamic object image privacy restoration apparatus based on the detection of a pedestrian's face according to an embodiment of the present invention shown in FIG. 4, the server 140, in which the masked image is stored, And extracts the masked object from the object extraction unit 130. The masking unit 110 decodes the masked image using the encryption key stored in the DB 150 and outputs the decoded image .

재생장치의 서버(140), 프레임추출부(160), DB(150)는 저장 장치에서의 구성과 동일하므로 상세한 설명은 생략한다.The server 140, the frame extracting unit 160, and the DB 150 of the playback apparatus are the same as those in the storage apparatus, and thus a detailed description thereof will be omitted.

마스킹부(110)는 객체추출부(130)에서 입력되는 객체를 카오스(Chaos) 기반의 Zero-knowledge 기법을 이용하여 DB(150)에 저장된 인증키를 이용하여 개인 프라이버시를 해제하도록 한다.The masking unit 110 releases the personal privacy using the authentication key stored in the DB 150 using the Chaos-based zero-knowledge technique for the object input from the object extraction unit 130. [

구체적인 복호화과정은 상술한 마스킹과정과 동일하므로 그 상세한 설명은 생략한다.Since the concrete decoding process is the same as the masking process described above, a detailed description thereof will be omitted.

상술한 바와 같이, 본 발명은 보행자 검출과 얼굴검출을 이용하여 사람에 대한 동적 객체를 추출하고 마스킹을 하여 영상에서 개인 프라이버시를 보호할 수 있다.As described above, the present invention can protect personal privacy in images by extracting and masking dynamic objects for a person using pedestrian detection and face detection.

이상에서 본 발명은 기재된 구체예에 대하여 상세히 설명되었지만 본 발명의 기술사상 범위 내에서 다양한 변형 및 수정이 가능함은 당업자에게 있어서 명백한 것이며, 이러한 변형 및 수정이 첨부된 특허 청구범위에 속함은 당연한 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is evident that many alternatives, modifications and variations will be apparent to those skilled in the art.

110 : 마스킹부 120 : 인증정보부
130 : 객체추출부 140 : 서버
150 : DB 160 : 프레임추출부
110: masking unit 120: authentication information unit
130: object extracting unit 140:
150: DB 160: frame extracting unit

Claims (5)

삭제delete 영상을 저장하는 서버;
상기 서버에서 마스킹할 영상을 선택하고 해당 영상에서 스트리밍서비스를 통해 한 프레임씩 추출하는 프레임추출부;
상기 프레임추출부에서 입력되는 각각의 프레임에서 객체가 근거리에 있다고 판단되는 경우는 얼굴검출알고리즘을 사용하고, 객체가 상대적으로 원거리에 있다고 판단되면 보행자검출알고리즘을 사용하여 객체를 추출하는 객체추출부;
생성된 인증키를 저장하는 DB(Database);
상기 객체추출부에서 추출한 객체의 영상 정보와 삽입할 워터마킹의 데이터를 이용하여 인증정보부에서 인증정보를 불러와 인증키를 생성하고, 생성된 인증키는 상기 DB에 보관하고, 암호화된 영상은 상기 서버에 저장하며, 상기 서버의 영상에서 복원할 영상의 프레임에서 객체가 추출되면 추출한 객체와 상기 DB에 저장된 인증키를 불러와 워터마킹을 추출하여 영상을 복원하는 마스킹부;
를 포함하는 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치.
A server for storing images;
A frame extracting unit for selecting an image to be masked by the server and extracting one frame through the streaming service from the corresponding image;
An object extraction unit for extracting an object using a face detection algorithm when it is determined that the object is located at a short distance from each frame input by the frame extraction unit and using a pedestrian detection algorithm when it is determined that the object is relatively far away;
A DB for storing the generated authentication key;
The authentication information generating unit generates an authentication key by calling the authentication information from the authentication information unit using the image information of the object extracted by the object extracting unit and the data of the watermark to be inserted and stores the generated authentication key in the DB, A masking unit for storing an extracted object and an authentication key stored in the DB to extract watermarking and restoring the image when the object is extracted from the image of the image to be restored in the server;
A device for protecting a dynamic object image privacy based on the detection of a pedestrian 's face.
청구항 2에 있어서,
상기 인증키는
다음의 수학식으로 표현되는 보행자의 얼굴 검출 기반의 동적 객체 영상 프라이버시 보호 장치.
Figure 112016073151794-pat00022

여기서
Figure 112016073151794-pat00023
는 인증키를,
Figure 112016073151794-pat00024
는 삽입할 워터마킹을,
Figure 112016073151794-pat00025
는 객체추출부에서 객체추출알고리즘을 이용한 객체를 그리고
Figure 112016073151794-pat00026
는 카오스 기반의 Logistic map을 이용하여 생성되는 시퀀스이다.






The method of claim 2,
The authentication key
An apparatus for protecting a dynamic object image privacy based on the detection of a pedestrian face represented by the following equation.
Figure 112016073151794-pat00022

here
Figure 112016073151794-pat00023
Lt; / RTI >
Figure 112016073151794-pat00024
A watermark to be inserted,
Figure 112016073151794-pat00025
The object extraction unit extracts the object using the object extraction algorithm,
Figure 112016073151794-pat00026
Is a sequence generated using a chaotic-based logistic map.






삭제delete 삭제delete
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