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지능형 영상 감시 시스템에서 프라이버시 보호를 위한 De-identification 기술 분석
The Analysis of De-identification for Privacy Protection in Intelligent Video Surveillance System

韓國情報技術學會論文誌 = Journal of Korean institute of information technology, v.9 no.7, 2011년, pp.189 - 200  

문해민 ,  반성범

초록
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최근 테러 및 범죄의 증가로 사회질서 유지, 범죄예방 등을 위해 영상 감시 시스템의 도입이 급증하고 있다. 그러나 프라이버시 침해라는 새로운 문제점을 발생시키고 있어, 프라이버시 보호에 대한 연구가 진행되었다. 프라이버시 보호에 관한 기존 연구는 영상에서 프라이버시를 보호할 수 있지만 감시 기능이 약해지는 문제점이 있다. 그래서 프라이버시 보호에 의한 영상 손실을 최소화하여 감시 기능의 저하를 막는 기술에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 지능형 영상 감시 시스템에서 프라이버시 보호를 위한 최근 연구 및 기술들을 분석하였다. 현재 영상 감시 시스템에서 프라이버시 보호와 감시를 동시에 완전히 만족할 수 없다. 향후에는 이를 보완하기 위해 외란극복, 초해상도 복원, 원거리 신원확인 기술들이 연구될 것으로 예상된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, the utilization of video surveillance system is increased due to the increase of terror and crime. However, surveillance systems has the problem of invasion of privacy. Therefore, the research on privacy protection has been progressed. Conventional research on privacy protection can protec...

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