부산대학교 도서관

As the image and video content market grows, copyright infringement and video security vulnerabilities have become more serious. Therefore, this paper conducted two studies on the technology that can achieve privacy protection inside and outside the video. Proposed method 1 is a reversible data hiding technique through the multi-dimensional histogram shifting technique for QDCT coefficients in H.264 bitstream. The secret data is designed to be mapped to the optimal vector space, which is the same as embedding data into the QDCT macroblock. Through this, the best data hiding efficiency was achieved compared to the existing methods, and the image quality and max payload were also quite high. Proposed method 2 is a screen image display technology for localization and adjustment through merging of protection zones using object detection deep neural network technology for screen capture prevention. To achieve this, we proposed additional virtual fence generation rules and localization algorithms, and maintained very high image quality by applying only the areas requiring copyright protection. As a result, the privacy protection technology of Proposed Methods 1 and 2 proved effective and practical through experiments.Keywords : Privacy Protection, Reversible Data Hiding, H.264/AVC, Multi-dimensional Histogram Shifting, QDCT, Genuine RDH, Screen shot, Secure Image Display, Object Detection, Virtual Fence
이미지와 비디오 즉, 영상의 콘텐츠 시장이 커짐에 따라 저작권 침해 및 보안의 취약점이 심각해졌다. 이에 본 논문은 영상 내부 및 외부의 개인정보 보호를 달성할 수 있는 기술에 대한 두 가지 연구를 진행하였다. 제안 방법 1은 H.264 비트스트림에서 QDCT 계수에 대한 다차원 히스토그램 이동 기법을 통한 가역 정보 은닉 기술이다. 비밀 메시지는 최적의 벡터 공간에 매핑 되도록 설계하였으며, 이는 QDCT 매크로블록에 데이터를 삽입하는 것과 동일하다. 방법 1을 통해 기존 방법들과 비교하여 가장 좋은 정보 은닉 압축 효율을 달성하였으며, 영상 품질과 삽입하는 데이터양도 상당히 높게 달성하였다. 제안 방법 2는 화면 캡처 방지 및 보호를 위한 가상 펜스 기술에 심층 객체 탐지 신경망을 이용하여 보호 영역의 병합을 통한 위치식별 및 조정하는 보안 이미지 표시 기술이다. 이를 위해 추가적인 펜스 생성 규칙과 위치식별 알고리즘을 제안했으며, 저작권 보호가 필요한 영역만을 적용함으로서 매우 높은 영상 품질을 유지하였다. 결과적으로 실험을 통해 제안 방법 1, 2의 개인정보 보호 기술이 효과적이며 실용적임을 증명하였다.