사용자 단말로부터 편집 대상인 영상 및 상기 영상 내 등장하는 객체 중 탐지 대상이 포함되는 추적 이미지를 입력받고, 편집 프로젝트를 생성하는 웹 페이지를 제공하는 프론트 엔드 서버; 및탑재된 제1 및 제2 학습 모델을 이용하여, 상기 편집 프로젝트에 포함되는 영상 내 상기 탐지 대상인 객체의 얼굴 영역을 각각 탐지 및 인식하고, 인식된 객체의 얼굴 영역 또는 상기 인식된 객체를 제외한 나머지 타객체의 얼굴 영역에 마스킹 처리를 수행하여 상기 웹 페이지에 회신하는 백 엔드 서버를 포함하고,상기 백 엔드 서버는,상기 영상의 각 프레임으로부터 상기 제1 학습 모델을 이용하여 하나 이상의 객체를 탐지하고, 상기 탐지된 객체의 얼굴 영역 중, 상기 추적 이미지에 대응하는 얼굴 영역을 추출하여 데이터 셋을 생성 및 데이터 베이스에 저장하는 데이터 추출부;상기 데이터 셋에 라벨링을 수행하고, 라벨링된 데이터 셋을 이용하여 상기 제2 학습 모델을 학습시키는 모델 학습부; 및상기 영상의 각 프레임에 대하여, 학습된 제1 학습 모델을 이용하여 영상 내 하나 이상의 얼굴 영역을 탐지하고, 제2 학습 모델을 이용하여 탐지된 얼굴 영역이 상기 추적 이미지에 대응하는지 판단하는 객체 인식부를 포함하고,상기 제1 학습 모델은,전면이 노출된 얼굴 이미지 및 마스크를 착용한 상태의 얼굴 이미지를 로우 데이터로 이용하여 학습되고,상기 프론트 엔드 서버는,정보통신망을 통해, 상기 사용자 단말로부터 영상 및 추적 이미지를 입력받는 UX가 적용된 웹 페이지를 제공하는 웹 서비스 부; 백그라운드에서 실행되고, 스토리지 서버에 저장된 하나 이상의 변환된 영상에 대하여 일정기간이 경과하면 자동 삭제하는 스케쥴러; 및완료된 편집 프로젝트의 마스킹 영상을 상기 스토리지 서버에 저장하고, 상기 스토리지 서버의 저장된 마스킹된 영상의 인터넷 접근 경로를 전자 메일 형태로 상기 사용자 단말에 전송하는 메일링 서비스 부를 포함하는 인공지능 기반 자동 영상 편집 시스템.

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제 1 항에 있어서,상기 객체 인식부는,상기 편집 프로젝트에 포함되는 영상에 대한 분석 작업 진행시 비동기 방식으로 처리하는 비동기 작업 큐 라이브러리를 포함하는 인공지능 기반 자동 영상 편집 시스템.

제 1 항에 있어서,상기 객체 인식부는,분석 작업 진행 전, 상기 편집 프로젝트에 포함되는 영상에서 음원을 추출하고, 분석 작업이 완료되면 마스킹된 영상과 추출된 음원을 결합하는 음원 추출 및 영상 변환 라이브러리를 포함하는 인공지능 기반 자동 영상 편집 시스템.

제 1 항에 있어서,상기 백 엔드 서버는,탐지된 객체의 얼굴 영역 상에 블러 또는 저해상도화를 통한 마스킹을 수행하고 편집 프로젝트를 종료하는 마스킹 처리부를 포함하는 인공지능 기반 자동 영상 편집 시스템.

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제 1 항에 있어서,상기 웹 서비스 부는,상기 웹 페이지를 통해, 상기 사용자 단말로부터 상기 추적 이미지에 대응하는 객체가 탐지 대상인지 또는 상기 탐지 대상을 제외한 나머지 타객체인지 결정하는 옵션정보를 더 입력받는 것인, 인공지능 기반 자동 영상 편집 시스템.

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제 1 항에 있어서,상기 제1 및 제2 학습 모델은,각각 YOLOv5 모델 및 FaceNet 모델인 것인, 인공지능 기반 자동 영상 편집 시스템.

인공지능 기반 자동 영상 편집 시스템에 의한 영상 편집 방법에 있어서,시스템에 접속한 사용자 단말에 편집 프로젝트를 생성하는 웹 페이지 - 상기 웹 페이지는 정보통신망을 통해 사용자 단말로부터 영상 및 추적 이미지를 입력받는 UX가 적용됨 - 를 제공하는 단계;상기 사용자 단말로부터 편집 대상인 영상 및 상기 영상 내 등장하는 객체 중 탐지 대상이 포함되는 추적 이미지를 입력받아 편집 프로젝트를 생성하는 단계;상기 편집 대상인 영상내 각 프레임에 대하여, 전면이 노출된 얼굴 이미지 및 마스크를 착용한 상태의 얼굴 이미지를 학습을 위한 로우 데이터로 이용하여 학습된 제1 학습 모델을 이용한 분석 작업을 통해 상기 탐지 대상에 대응하는 객체의 얼굴 영역을 탐지하는 단계;학습된 제2 학습 모델을 이용하여 탐지된 객체의 얼굴 영역이 상기 추적이미지에 대응하는지 판단하는 단계;인식된 얼굴 영역 상에 블러 또는 저해상도화를 통한 마스킹을 수행하는 단계; 상기 편집 프로젝트를 종료하는 단계;완료된 편집 프로젝트의 마스킹 영상을 스토리지 서버에 저장하는 단계;상기 스토리지 서버의 저장된 마스킹 영상의 인터넷 접근 경로를 전자 메일 형태로 상기 사용자 단말에 전송하는 단계; 및백그라운드에서 실행되는 스케쥴러를 통해, 상기 스토리지 서버에 저장된 일정기간이 경과한 하나 이상의 변환된 영상을 자동 삭제하는 단계를 포함하고,상기 편집 대상인 영상내 각 프레임에 대하여, 전면이 노출된 얼굴 이미지 및 마스크를 착용한 상태의 얼굴 이미지를 학습을 위한 로우 데이터로 이용하여 학습된 제1 학습 모델을 이용한 분석 작업을 통해 상기 탐지 대상에 대응하는 객체의 얼굴 영역을 탐지하는 단계 이전에,상기 제1 학습 모델을 이용하여 상기 영상에 포함되는 하나 이상의 객체의 얼굴 영역을 탐지하는 단계;상기 탐지된 객체의 얼굴 영역을 추출하여 복수의 얼굴 영역을 포함하는 데이터 셋을 생성하는 단계;상기 데이터 셋을 데이터 베이스에 저장하는 단계; 및상기 데이터 셋을 이용하여 상기 제2 학습 모델을 학습시키는 단계를 포함하는 인공지능 기반 자동 영상 편집 방법.

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