概要

Privacy-Guardは、Aadhaarカードや身分証明書、各種証明書などのドキュメント画像からPII（名前、住所、識別番号、生年月日など）を自動で検出して赤線（もしくはマスク）処理を行うツールです。画像前処理・領域検出・OCRによるテキスト抽出・自然言語処理による識別・最終的なマスキングというパイプラインで動作し、現実世界で発生する傾き・照明・ノイズといった問題にも対応する設計が意図されています。開発成果はJupyter Notebook形式の実験ファイルや、アプリ本体（app.py）と学習済みモデル（best.pt）を含みます（約300字）。

リポジトリの統計情報

• スター数: 26
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 26
• コミット数: 3
• ファイル数: 18
• メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

• AIを活用した自動PII検出：画像中の個人情報領域を検出して自動で赤線／塗りつぶしを適用。
• OCRと自然言語処理の統合：視覚的領域検出（CV）と文字認識（OCR）、さらにテキストの意味解析で高精度な分類を実現。
• 実運用を意識した設計：高解像度画像やノイズ、傾きに対する前処理を組み込み、実世界のドキュメントに適応。
• すぐ使える学習済みモデルと簡単なアプリ構成：best.pt（学習済ウェイト）とapp.pyが含まれ、検証やデモが行いやすい。

技術的なポイント

Privacy-Guardは一般的なPIIマスキングワークフローを踏襲しています。まず画像前処理で解像度調整、ノイズ除去、傾き補正などを行い、次に物体検出モデル（モデルファイルbest.ptから推測するとPyTorch/YOLOv系などの学習済みウェイトを使用している可能性が高い）でPII候補領域を抽出します。抽出領域にはOCR（一般的にはTesseractやpytesseract、あるいは深層学習ベースのOCR）を適用して文字列を取得し、得られたテキストに対してルールベースとMLベースの組み合わせでPIIカテゴリ（氏名、住所、ID番号、日付など）を判定します。判定結果に基づき、赤線・黒塗り・ぼかし等のマスキング手法を適用して出力画像を生成します。

リポジトリにはJupyter Notebook群が含まれており、データ前処理、モデルの推論スクリプト、評価・可視化の実験を再現できる構成が想定されます。app.pyは簡易なAPIまたはデモ用のエントリポイントで、アップロードされた画像に対して上記パイプラインを実行する役割を担う可能性があります。best.ptは学習済みモデルの重みファイルで、これを差し替えることで検出性能の改善や他種PIIの学習が可能です。運用面では誤検出（False Positive）や未検出（False Negative）への対処、言語・フォーマット多様性への対応、処理速度と精度のトレードオフが課題になります（約700字）。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• LICENSE: file — ライセンス情報
• README.md: file — プロジェクト概要と使用方法の説明
• app.py: file — 推論/デモ用のアプリケーションエントリポイント（APIまたはCLIの可能性）
• app.zip: file — デプロイ用またはサンプル構成の圧縮アーカイブ
• best.pt: file — 学習済みモデルの重みファイル（.pt形式）
• notebooks/ または .ipynb ファイル群: Jupyter Notebookによる実験・可視化（リポジトリの主言語がNotebookであることを反映）
• requirements.txt（存在する場合）: 依存パッケージ一覧
• utils/ または helper スクリプト: 前処理、OCRラッパー、後処理などの共通関数群（推測）
• sample_images/（存在する場合）: テスト用ドキュメント画像
• configs/（存在する場合）: モデルやOCR設定のパラメータ …他 13 ファイル

（注）上記はリポジトリ内のファイル名と典型的な役割を整理したもので、実際のファイルにはREADMEを参照して具体的な使い方や依存関係を確認してください。

まとめ

実用的なPII自動赤線処理のプロトタイプで、学習済モデルとノートブックで検証・拡張がしやすいリポジトリです（約50字）。

リポジトリ情報：

• 名前: Privacy-Guard
• 説明: Smart Protection, Seamless Redaction
• スター数: 26
• 言語: Jupyter Notebook
• URL: https://github.com/jazila-begum/Privacy-Guard
• オーナー: jazila-begum
• アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/182955843?v=4

READMEの抜粋：

PrivacyGuard – Automated PII Redaction using AI

PrivacyGuard is an AI-based system for automatic detection and redaction of Personally Identifiable Information (PII) from high-resolution document images such as Aadhaar cards, ID documents, and certificates. The system combines computer vision, OCR, and natural language understanding to accurately identify and securely redact sensitive personal data in real-world, noisy documents.

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