NGO가 비디오 얼굴 흐리게 처리하는 방법

데이터 프라이버시 보호를 위한 NGO의 영상 처리 실험은 간단해 보이지만, 실제로는 복잡한 과정을 거쳤다. 이 NGO는 영상에 등장하는 사람의 얼굴을 흐리게 해야 하는데, 전문 편집 도구나 온라인 서비스는 비용이 많이 들거나, 전체 프레임만 흐릴 수 있어 한 부분만 처리하는 데는 적합하지 않았다. 이에 따라 제안된 간단한 해결책은 영상 분할, 이미지 편집, 재조합을 통해 얼굴을 흐리게 하는 방식이었다. 이 방법은 영상을 일련의 정지 이미지로 변환하고, 각 이미지를 개별적으로 편집한 뒤 다시 영상으로 연결하는 방식이었다. 이를 위해 파이썬과 OpenCV를 사용한 간단한 파이프라인을 구축했으며, Ikomia를 통해 얼굴 감지를 수행했다. 이 과정은 Google Colab에서 실행할 수 있어 별도의 설치나 비용 없이도 가능했다. 그러나 이 방법은 자동화 수준이 낮고, 많은 프레임이 있는 경우 작업이 복잡해질 수 있다는 한계가 있었다. 또한, 여러 얼굴이 있는 프레임에서 특정 얼굴만 흐릴 수 있는 기능은 현재 제공되지 않지만, face_recognition 라이브러리를 통한 추가 개발이 가능하다. 이 프로젝트는 자동화와 인간의 검토가 결합된 반자동 방식으로, 특히 감정적이고 민감한 상황에서의 신뢰성과 유연성을 높이는 데 기여했다. NGO의 경우, 단순히 얼굴뿐만 아니라 특정 정보나 배경의 사항까지도 흐릴 수 있어야 하는데, 이는 AI가 감지하지 못할 수 있는 요소를 포함한다. 이 프로세스는 예산이 제한된 경우나 간단한 작업에 적합하며, 누구나 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었다. 이 프로젝트는 기술적 접근과 윤리적 고려가 결합된 사례로, 프로페셔널한 도구에 의존하지 않고도 데이터 프라이버시를 보호할 수 있는 방법을 제시했다. 특히, 비영리 단체가 자원을 제한적으로 사용하면서도 중요한 프라이버시 문제를 해결하는 데 기여한 점에서 주목할 만하다. 이 방법은 기술의 접근성을 높이고, 소규모 조직의 실용적인 문제 해결을 지원하는 데 유용하다. 또한, 인간의 검토를 통해 윤리적 결정을 내릴 수 있는 점에서 프로젝트의 장점으로 작용했다. 이 프로세스는 기술을 활용한 문제 해결의 한 예로, 데이터 프라이버시 보호에 있어 창의적인 접근을 보여준다.