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DCC(DCT Coefficient Cutting Method) 변환 장치에 의해 수행되는 DCC 변환 방법에 있어서, 제1 이미지를 블록 단위로 분할하는 단계; 상기 분할된 이미지 블록마다 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT)을 적용하는 단계; 상기 적용된 DCT 계수의 일부를 제거하는 DCC 프로세스를 적용하는 단계; 상기 DCC 프로세스가 적용된 이미지 블록마다 역 이상 코사인 변환(Inverse discrete cosine transform, IDCT)를 적용하는 단계; 및 상기 이미지 블록을 하나로 통합하여 프라이버시 보존 이미지를 생성하는 단계를 포함하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 방법
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제1항에 있어서, 상기 제1 이미지를 블록 단위로 분할하기 전에 이미지 픽셀값이 기설정된 픽셀값 범위의 값을 갖도록 정규화하는 단계를 더 포함하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 방법
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제1항에 있어서, 상기 제1 이미지를 블록 단위로 분할하기 전에 RGB 채널을 분리하는 단계; 및 상기 생성된 프라이버시 보존 이미지의 RGB 채널을 통합하여 컬러화하는 단계를 더 포함하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 방법
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제1항에 있어서, 상기 생성된 프라이버시 보존 이미지로 딥러닝 모델을 학습하는 단계; 및 상기 학습된 딥러닝 학습 모델의 정확도를 계산하여 딥러닝 학습 결과로 도출하는 단계를 더 포함하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 방법
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제1항에 있어서, 상기 생성된 프라이버시 보존 이미지로 딥러닝 모델을 학습하는 단계는, 상기 생성된 프라이버시 보존 이미지로 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 방법
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제1항에 있어서,상기 DCC 프로세스를 적용하는 단계는, 상기 이미지 블록마다 적용된 이산 코사인 변환 결과를 하나의 DCT 계수로 통합하고, 상기 통합된 하나의 DCT 계수의 통계량을 계산하고 상기 계산된 통계량에 따른 임계치를 설정하고, 상기 설정된 임계치를 적용하여 상기 통합된 하나의 DCT 계수의 일부를 제거하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 방법
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제6항에 있어서,상기 DCC 프로세스를 적용하는 단계는, 상기 통합된 하나의 DCT 계수 중에서 상기 설정된 임계치보다 작은 DCT 계수를 0으로 치환하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 방법
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제6항에 있어서,상기 DCC 프로세스를 적용하는 단계는, 상기 통합된 하나의 DCT 계수의 통계량 중에서 절대값 평균을 계산하고, 상기 계산된 절대값 평균에 따른 절대값 평균의 임계치를 설정하고, 상기 설정된 하나의 DCT 계수의 절대값 평균보다 작은 DCT 계수를 제거하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 방법
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제6항에 있어서,상기 DCC 프로세스를 적용하는 단계는, 상기 통합된 하나의 DCT 계수의 통계량 중에서 절대값 분산을 계산하고, 상기 계산된 절대값 분산에 따른 절대값 분산의 임계치를 설정하고, 상기 설정된 하나의 DCT 계수의 절대값 분산보다 작은 DCT 계수를 제거하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 방법
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제6항에 있어서,상기 DCC 프로세스를 적용하는 단계는, 상기 통합된 하나의 DCT 계수의 통계량 중에서 절대값 표준편차를 계산하고, 상기 계산된 절대값 표준편차에 따른 절대값 표준편차의 임계치를 설정하고, 상기 설정된 하나의 DCT 계수의 절대값 표준편차보다 작은 DCT 계수를 제거하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 방법
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하나 이상의 프로그램을 저장하는 메모리; 및 상기 저장된 하나 이상의 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 제1 이미지를 블록 단위로 분할하고, 상기 분할된 이미지 블록마다 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT)을 적용하고, 상기 적용된 DCT 계수의 일부를 제거하는 DCC 프로세스를 적용하고, 상기 DCC 프로세스가 적용된 이미지 블록마다 역 이상 코사인 변환(Inverse discrete cosine transform, IDCT)를 적용하고, 상기 이미지 블록을 하나로 통합하여 프라이버시 보존된 프라이버시 보존 이미지를 생성하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 장치
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제11항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 제1 이미지를 블록 단위로 분할하기 전에 이미지 픽셀값이 기설정된 픽셀값 범위의 값을 갖도록 정규화하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 장치
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제11항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 제1 이미지를 블록 단위로 분할하기 전에 RGB 채널을 분리하고, 상기 생성된 프라이버시 보존 이미지의 RGB 채널을 통합하여 컬러화하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 장치
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제11항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 생성된 프라이버시 보존 이미지로 딥러닝 모델을 학습하고, 상기 학습된 딥러닝 학습 모델의 정확도를 계산하여 딥러닝 학습 결과로 도출하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 장치
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제11항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 생성된 프라이버시 보존 이미지로 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 모델을 학습하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 장치
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제11항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 이미지 블록마다 적용된 이산 코사인 변환 결과를 하나의 DCT 계수로 통합하고, 상기 통합된 하나의 DCT 계수의 통계량을 계산하고 상기 계산된 통계량에 따른 임계치를 설정하고, 상기 설정된 임계치를 적용하여 상기 통합된 하나의 DCT 계수의 일부를 제거하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 장치
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제16항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 통합된 하나의 DCT 계수 중에서 상기 설정된 임계치보다 작은 DCT 계수를 0으로 치환하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 장치
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제16항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 통합된 하나의 DCT 계수의 통계량 중에서 절대값 평균을 계산하고, 상기 계산된 절대값 평균에 따른 절대값 평균의 임계치를 설정하고, 상기 설정된 하나의 DCT 계수의 절대값 평균보다 작은 DCT 계수를 제거하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 장치
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제16항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 통합된 하나의 DCT 계수의 통계량 중에서 절대값 분산을 계산하고, 상기 계산된 절대값 분산에 따른 절대값 분산의 임계치를 설정하고, 상기 설정된 하나의 DCT 계수의 절대값 분산보다 작은 DCT 계수를 제거하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 장치
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제16항에 있어서,상기 프로세서는, 상기 통합된 하나의 DCT 계수의 통계량 중에서 절대값 표준편차를 계산하고, 상기 계산된 절대값 표준편차에 따른 절대값 표준편차의 임계치를 설정하고, 상기 설정된 하나의 DCT 계수의 절대값 표준편차보다 작은 DCT 계수를 제거하는, 학습 이미지 데이터의 프라이버시 보존 위한 DCC 변환 장치
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프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금 방법을 실행하게 하는 명령어들을 저장하기 위한 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 방법은: 제1 이미지를 블록 단위로 분할하는 단계; 상기 분할된 이미지 블록마다 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT)을 적용하는 단계; 상기 적용된 DCT 계수의 일부를 제거하는 DCC 프로세스를 적용하는 단계; 상기 DCC 프로세스가 적용된 이미지 블록마다 역 이상 코사인 변환(Inverse discrete cosine transform, IDCT)를 적용하는 단계; 및 상기 이미지 블록을 하나로 통합하여 프라이버시 보존된 프라이버시 보존 이미지를 생성하는 단계를 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체
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