기술

원하는 것만 녹화하는 새로운 프라이버시 카메라

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오늘날 스마트폰, 스마트 워치, 스마트 안경까지 다양한 제품에 카메라가 내장되어 있습니다. 따라서 이러한 장치에서 개인 정보를 유지하는 것은 매우 중요한 문제입니다. 몰래 카메라를 금지하는 일은 절대 일어나지 않을 것이며, 개인 정보 보호를 위해 이미지를 디지털 방식으로 변경하는 것은 큰 문제입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 UCLA의 연구원은 사용자가 선택한 항목의 사진만 찍거나 이미지를 캡처하기 전에 즐겨찾기를 제거할 수 있는 새로운 유형의 카메라를 연구하고 있습니다.

마샬라 매튜  Motorola Edge 30 Fusion 및 Edge 30 Neo는 각각 144 및 120Hz 디스플레이와 함께 출시되었습니다.

대부분의 경우 신원을 보호하기 위해 사람들의 이미지를 래스터화하는 TV 프로그램이나 개인 정보를 보호하기 위해 얼굴을 흐리게 처리하는 신문 사진을 접했을 것입니다. 다른 방법으로는 민감한 미디어의 암호화 또는 Photoshop과 같은 도구를 사용하여 이미지의 일부를 디지털 방식으로 지우는 고급 처리 기술이 있습니다. 또한 수십억 장의 사진에서 얼굴과 번호판을 흐리게 처리하기 위해 Google 지도와 같은 서비스에서 사용되는 자동화된 알고리즘이 있습니다.

그러나 언급된 모든 방법은 사진이 기록된 후 원하는 변경 사항을 적용하는 방법 중 하나입니다. 따라서 처리되지 않은 원시 이미지에는 여전히 개인 데이터가 포함됩니다. 그래서 그들은 여전히 ​​​​노출 될 수 있으며 그것이 우리가 몇 번이고 본 것입니다. 이 문제를 해결하고 개인 정보 보호 문제를 제거하기 위해 UCLA 연구원은 이미지를 캡처하기 전에 원치 않는 피사체를 제거하는 새로운 카메라를 발명했습니다.

마샬라 매튜  연구원들은 30미터 이상의 거리에서 무선으로 전기를 전송했습니다.

카메라 제조업체는 또한 하드웨어 및 소프트웨어 업데이트를 출시하여 제품에 인공 지능을 탑재하여 사용자가 이미지에서 선택한 피사체를 제거하는 데 사용할 수 있습니다. 물론 이 방법은 플래그십 디지털 카메라도 감당할 수 없는 많은 처리 능력을 필요로 합니다. UCLA 연구원들은 회절 컴퓨팅이라는 기술을 통해 이 문제를 해결했습니다.

UCLA 프라이버시 카메라

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사진 기술에 정통하더라도 UCLA 연구원의 새 카메라는 이미지 캡처에 대해 완전히 다른 접근 방식을 취합니다. 팀은 캡처하고 싶은 주제로 시작했습니다. 이 경우에는 매우 간단한 손으로 쓴 흑백 숫자로 구성되었으며 굴절을 생성하는 딥 러닝 기반 디자인 도구를 훈련하는 데 사용했습니다. 3D 인쇄 및 연속적으로 조립하여 계산 이미지를 생성하고 최종 이미지가 기록될 출력 화면 앞에 배치할 수 있는 레이어입니다.

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Gizmodo에 따르면 각 레이어에는 문제의 물체와 일치하는 빛을 통과시키도록 특별히 설계된 수만 개의 미세한 회절 기능이 있습니다. 다른 물체의 빛이 산란되고 제거되는 동안. 즉, 카메라에서 캡처한 최종 이미지를 리버스 엔지니어링할 수 없으므로 삭제된 항목을 복구할 수 없습니다.

상상할 수 있듯이 완전히 다른 사진 접근 방식을 과학적으로 적용하는 것은 현재 매우 제한적입니다. 이 연구는 사진에서 피사체를 제거하는 현재의 방법에 비해 매우 중요한 이점이 있습니다. 예를 들어, 이미지 처리는 문자 그대로 빛의 속도로 이루어집니다. 오히려, 회절 레이어의 디자인은 광학 암호화를 생성하고 암호 해독 키를 사용해야만 볼 수 있는 최종 이미지에서 원하는 세부 정보를 제거할 수도 있습니다.

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