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O modelo de desfoque de pessoas permite proteger a privacidade de pessoas que aparecem em
vídeos de entrada
usando distorção, como mascarar ou desfocar a aparência delas em
vídeos de saída. O modelo aceita streams de vídeo como entrada e gera vídeos modificados
com o rosto ou o corpo inteiro das pessoas desfocados. O modelo é executado a 5 QPS.
É possível configurar parâmetros no console para controlar a distorção nos vídeos
de saída:
Escolha Ocultação total ou Filtro de desfoque para controlar o tipo de distorção:
Oclusão total: oculta a região detectada com uma caixa delimitadora preta
opaco.
Filtro de desfoque: aplique o desfoque no nível de pixel na região detectada.
Os clientes também podem selecionar ou limpar a opção Desfocar apenas rostos para controlar a
região da aparência da pessoa a ser distorcida:
check_box Selecione Desfocar somente rostos:
distorça apenas a região do rosto.
check_box_outline_blank Limpar
Desfocar somente rostos : distorça toda a pessoa.
Você pode usar essas combinações para criar os quatro tipos de vídeo de saída a seguir:
Tipo de distorção
Desfoque de rostos (selecionado/não selecionado)
Descrição do vídeo de saída
radio_button_checkedOclusão total radio_button_uncheckedFiltro de desfoque
check_boxDesfocar apenas rostos
Gera caixas pretas opacas apenas em rostos.
radio_button_checkedOclusão total radio_button_uncheckedFiltro de desfoque
check_box_outline_blankDesfocar apenas rostos
Gera caixas pretas opacas sobre todos os corpos detectados.
radio_button_uncheckedOclusão total radio_button_checkedFiltro de desfoque
check_boxDesfocar somente rostos
Mostra apenas uma região desfocada nos rostos.
radio_button_uncheckedOclusão total radio_button_checkedFiltro de desfoque
check_box_outline_blankDesfocar somente rostos
Gera uma região desfocada sobre todos os corpos detectados.
Práticas recomendadas e limitações
Evite pontos de vista incomuns da câmera (por exemplo, uma vista de cima para baixo) em que as pessoas e os veículos pareçam diferentes das vistas padrão ou comuns.
A detecção e a qualidade da desfoque podem ser afetadas por essas
visualizações incomuns.
Confira se as pessoas ou os rostos estão totalmente ou quase totalmente visíveis. A detecção
e a qualidade do desfoque podem ser afetadas pela oclusão parcial de outros objetos.
Confira se a cena tem iluminação adequada. Cenas escuras podem afetar
a detecção e a qualidade do desfoque.
O detector de pessoas e rostos tem um tamanho mínimo de objeto detectável. Esse tamanho
é de aproximadamente 2% em relação ao tamanho da visualização da câmera. Pessoas e
rostos que estão longe da câmera não ficam desfocados. Evite cenas lotadas
e espere que todas as pessoas ou rostos fiquem desfocados. O modelo funciona de maneira ideal
quando as pessoas estão no centro das cenas e são suficientemente grandes.
O modelo de desfoque de pessoas é otimizado para proteger a privacidade do usuário. Consequentemente,
o modelo
pode fornecer uma região de desfoque excessivamente grande ("conservadora") para o vídeo.
Para evitar regiões escuras em excesso, mude o método de desfoque de
Full Occlusion para Blur Filter.
O modelo de desfoque de pessoas é uma operação de alto custo computacional. Consequentemente,
considere as seguintes considerações ao usar esse modelo:
Resolução: não há restrições na resolução do vídeo de entrada. No entanto,
vídeos com resolução maior que 1280x720 pixels são reduzidos para
1280x720 pixels quando você usa o modelo de desfoque de pessoas. Rostos menores
longe das câmeras não são desfocados.
Frame rate do vídeo de saída: o frame rate de saída atual do modelo de desfoque de pessoas
é fixo em cinco frames por segundo, independentemente do frame rate do vídeo
de entrada. Essa taxa de frames de saída é limitada por recursos de computação e está
sujeita a mudanças em atualizações futuras do produto.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-09-01 UTC."],[],[],null,["# Person blur guide\n\nThe **Person blur** model lets you protect the privacy of people who appear in\ninput\nvideos through distortion such as masking or blurring people's appearance in\noutput videos. The model accepts video streams as input and outputs modified\nvideos with people's face or whole body blurred. The model runs at five FPS.\n\nYou can set up parameters in the console to control the distortion in output\nvideos:\n\n1. Choose **Full occlusion** or **Blur filter** to control the distortion type:\n\n - **Full occlusion**: Hide the detected region with an opaque black bounding box.\n - **Blur filter**: Apply pixel-level blurring on the detected region.\n2. Customers can also select or clear **Blur faces only** to control the\n region of the person's appearance to distort:\n\n - check_box Select **Blur faces only**: Distort the face region only.\n - check_box_outline_blank Clear **Blur faces only** : Distort the whole person.\n\nYou can use these combinations to make the following four output video types:\n\nBest practices and limitations\n------------------------------\n\n- Avoid unusual camera viewpoints (for example, a top-down view) where the people and vehicles look different from their standard or common views. The detection and blurring quality can be largely affected by these unusual views.\n- Make sure that people or faces are fully or mostly visible. The detection and blurring quality can be affected by partial occlusion by other objects.\n- Make sure that the scene has proper lighting. Dark scenes might impact detection and blurring quality.\n- The person and face detector has a minimal-detectable object size. This size is approximately 2% with respect to the size of the camera view. People and faces that are far away from the camera aren't blurred. Avoid crowded scenes and expect every person or face to be blurred. The model operates optimally when people are in the center of the scenes and are sufficiently large.\n- The Person blur model optimizes for protecting user privacy. Consequently, the model might provide an excessively large (\"conservative\") blur region for the video. To avoid excessive blacked-out regions, switch your blur method from **Full Occlusion** to **Blur Filter**.\n- The Person blur model is a computationally-expensive operation. Consequently, you should consider the following considerations when using this model:\n - Resolution: There are no constraints on the input video resolution. However, videos with resolution *higher* than 1280x720 pixels are down-sized to 1280x720 pixels when you use the Person blur model. Smaller faces far from cameras aren't blurred.\n - Output video frame rate: The current output frame rate of the Person blur model is a fixed **five frames per second** regardless of the input video frame rate. This output frame rate is limited by computing resources and is subject to change in future product updates."]]