Selective Face De-identification Method Preserving Facial Expression Information
상명대학교 대학원 지능정보공학과 학생, Byeong-Seon Ahn, K. Lee, Eui Chul Lee · The Journal of Next-generation Convergence Technology Association · 2022
미디어 매체의 다양화로 인해 동의하지 않은 개인정보 노출이 빈번히 일어나고 있다. 이러한 문제를 해결하 는 방법은 단순히 개인정보를 일관된 방법으로 비식별화하는 것으로 해결되지 않는다. 특히 증거로 활용될 수 있는 영상은 개인정보 비식별화와 단서로 활용될 수 있는 표정 정보의 보존이 상충 관계이기 때문에, 선택적이면서 보존적 인 비식별화 방법이 필요하다. 본 연구에서는 비식별화를 진행할 얼굴 영상을 지정하여 얼굴 인식 기술을 기반으로 해당 얼굴 영역만을 비식별화하였다. 비식별화가 진행된 얼굴에 대해서는 영상이 촬영된 시점의 감정을 상태를 유추 할 수 있도록 표정을 인식하여 해당 정보를 활용할 수 있도록 하였다. 얼굴 인식과 표정 인식 모두 CNN 모델을 사용 하여 분석하였다. 얼굴 인식 정확도는 동인인 거절 비율이 0%일 때, 타인 오인식 비율이 4.32%였으며, 7개 기본 감 정에 대한 표정 분류 정확도는 84.03%로 확인되었다. 이러한 과정을 통해 특정 인물의 얼굴을 선택적으로 비식별화 하면서 해당 얼굴의 감정 정보를 식별할 수 있도록 자동화된 소프트웨어를 개발하여 활용 가능성을 확인하였다.