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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 80 - 83 (4page)
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Recently there is sharply increasing interest in watching and creating video contents such as YouTube. However, creating such video contents without privacy protection technique can expose other people in the background in public, which is consequently violating their privacy rights.
This paper seeks to remedy these problems and proposes a technique that identifies faces and protecting portrait rights by blurring the face.
The key contribution of this paper lies on our deep-learing technique with low detection error and high computation speed that allows to protect portrait rights in real-time videos. To reduce errors, an efficient tracking algorithm was used in this system with face detection and face recognition algorithm. For real-time processing speed, tracking algorithm process has been improved for low computation time. This paper compares the performance of the proposed system with and without the tracking algorithm.
This paper seeks to remedy these problems and proposes a technique that identifies faces and protecting portrait rights by blurring the face.
The key contribution of this paper lies on our deep-learing technique with low detection error and high computation speed that allows to protect portrait rights in real-time videos. To reduce errors, an efficient tracking algorithm was used in this system with face detection and face recognition algorithm. For real-time processing speed, tracking algorithm process has been improved for low computation time. This paper compares the performance of the proposed system with and without the tracking algorithm.
목차
ABSTRACT
1. Introduction
2. Face Tracking and Protection System
3. Test Result
4. Conclusion
References
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