Abstract:
본 발명은 보안 관제 센터에서 감시 카메라로부터 전송되는 영상을 모니터링하는 경우 사람의 얼굴 등과 같이 프라이버시와 관련된 정보가 그대로 노출됨에 따른 프라이버시 침해 문제를 해결할 수 있도록 하는 감시영상의 프라이버시 정보 보호 장치 및 방법에 관한 것이다. 즉, 본 발명은 감시 카메라 등으로부터 수집된 영상을 사용자에게 제공하기 전에 사람의 얼굴 등과 같은 프라이버시 정보를 포함한 영상에 대해서는 해당 영역을 임의의 색으로 변경하여 마스킹을 수행함으로써, 감시 영상에 대해 모니터링을 수행하면서도 프라이버시 정보를 효율적으로 보호할 수 있도록 한다. 또한 프라이버시 정보를 마스킹한 영상을 다시 인코딩 시 원본 감시 영상에서 사용된 인코딩 방법을 적용함으로써 인코딩 속도를 향상시킬 수 있도록 한다. 영상, 프라이버시, 얼굴, 마스킹, 감시, 인코딩
Abstract:
PURPOSE: A personal privacy protecting method is provided to process and store the masking of a photographed image or to stop photographing based on the determining result of the determining privacy invasion factors in an image. CONSTITUTION: When an image is photographed by a camera, an image receiving unit receives the photographed image(S200). An image analyzing unit determines the existence of privacy invasion factors in the image(S202). If there are privacy invasion factors in the image, the image analyzing unit extracts in-image location information about the invasion factor areas(S204). A masking area setting unit processes the masking of an area in the image corresponding to the information(S206). [Reference numerals] (AA) Start; (BB) End; (S200) Photograph an image; (S202) Invasion factors exist?; (S204) Extract location information; (S206) Making process; (S208) Store
Abstract:
PURPOSE: An apparatus for recording an image for a vehicle is provided to obtain present or past position information and to recognize a situation at CCTV-free zones. CONSTITUTION: An apparatus for recording an image for a vehicle comprises: a image photographing module(110) for photographing road and surrounding conditions and vehicle inside; an image storage and management module(112) for storing a storage medium; and a communication module(114) for receiving an image transfer request from the outside.
Abstract:
PURPOSE: A method for providing a key distribution and a change function is provided to insert a master key value to be used as an input of a key inducing to a watermark. CONSTITUTION: A video to be encoded is inputted from a video input device(S310). An image is encoded. A master key value to be used as an input of a key deriving function is inserted to watermark(S340). Key related information to a user defined field of a bit stream is inserted(S350). The key related information includes a key change request flag and master key hash value.
Abstract:
PURPOSE: A data protecting device and a method therefor are provided to enable an application related to sealed data to use data. CONSTITUTION: If a present platform state value recorded in platform configuration registers is matched with an unsealing condition, a trusted platform module(230) outputs unsealed data. A trusted platform module interface unit(210) stores identifying information of the first application program(240) among a plurality of platform framing registers in a platform framing register possible to reset. An application program identifying unit(220) transfers the generated information to the trusted platform module interface unit by generating the identifying information the first application program.
Abstract:
본 발명은 개인용 컴퓨터(이하 "PC"라고 함)에서 지능적 화면 감시를 통하여 유해 멀티미디어를 차단하는 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, PC 상태에 기초하여 화면을 캡쳐할 시점을 결정하는 화면 캡쳐 판단부; 상기 결정 시점에 활성화되어 있는 프로그램의 화면을 캡쳐하는 활성 화면 캡쳐부; 상기 캡쳐된 화면의 유해성을 판단하는 이미지 유해성 판단부; 및 유해한 것으로 판단되면 상기 캡쳐된 화면을 사용하는 응용 프로그램을 차단하는 유해 프로그램 차단부;를 포함하는 것을 특징으로 하며, 지능적으로 PC화면을 캡쳐하고, 캡쳐된 화면의 유해성을 검사하여 유해하다고 판정 되는 경우에 캡쳐된 화면을 사용한 해당 응용 프로그램을 차단함으로써 화면 캡쳐 방법을 사용하여 실시간으로 유해 멀티미디어 정보에 접근하는 것을 차단할 수 있다. 지능적 화면 감시, 화면 감시, 멀티미디어, 유해 정보 차단 장치
Abstract:
A device and a method for blocking a malicious multimedia service based on sequential data processing are provided to classify/block the malicious multimedia service by sequentially processing data of diverse types of multimedia services such as real-time multimedia streaming, and multimedia file which is stored and played from a storage space through a sequential data processing technique. A maliciousness classification model learner(110) generates a maliciousness determining module of each level through machine learning after extracting feature from more than one kind of moving images. A malicious data classifier(120) determines the malicious level of the inputted moving image based on probability for a specific malicious level of the inputted moving image at a determining time point and accumulated malicious probability until a current time point by sequentially inputting the inputted moving image to the maliciousness determining module. A malicious information blocker(130) stops the service if the malicious level is included to a reference malicious level.